一、LightGBM簡介： 所屬：boosting迭代型、樹類算法 適用范圍：回歸/分類/排序 LightGBM工具包：lightGBM英文文檔 | lightGBM中文文檔 論文鏈接 優點： 基於Histogram的決策樹算法 帶深度限制 ...

(英文)鏈接 論文鏈接 | 項目地址 | ppt 優點： 顯示的把樹模型復雜度作為正則項加 ...

一、Voting 模型融合其實也沒有想象的那么高大上，從最簡單的Voting說起，這也可以說是一種模型融合。假設對於一個二分類問題，有3個基礎模型，那么就采取投票制的方法，投票多者確定為最終的分類。 二、Averaging 對於回歸問題，一個簡單直接的思路是取平均。稍稍改進的方法是進行加權 ...

本文包括常見的模型融合方法、代碼鏈接、進階的思路。 1.線性加權融合方法 從算法的角度來看，則最常用的是采用加權型的混合推薦技術，即將來自不同推薦算法生成的候選結果及結果的分數，進一步進行組合（Ensemble）加權，生成最終的推薦排序結果。 具體來看，比較原始的加權型的方法 ...

通過Unity動畫狀態機，能幫我們輕松處理轉換各個動畫片斷，達到想要的效果，但是如果僅僅是一個個動畫的硬生生的切換，那么看起來就非常突然，而不真實了，在質量要求比較高的游戲中，特別是動作游戲，我們就不能直接簡單地用Translation連起來了，而應該使用動畫融合樹。 准備工作：一個人物模型 ...

1. blending 需要得到各個模型結果集的權重，然后再線性組合。 2.stacking stacking的核心：在訓練集上進行預測，從而構建更高層的學習器。 stacking訓練過程: 1） 拆解訓練集。將訓練數據隨機且大致均勻的拆為m份。 2）在拆解后的訓練集 ...

_ 模型融合方法學習總結 　　一般來說，通過融合多個不同的模型，可能提升機器學習的性能，這一方法在各種機器學習比賽中廣泛應用，比如在kaggle上的otto產品分類挑戰賽①中取得冠軍和亞軍成績的模型都是融合了1000+模型的“龐然大物”。 　　常見的集成學習&模型融合 ...