CTR_GBDT_LR_TEST
2017-08-10
810
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
实践分享：CTR中的GBDT+LR融合方案<br />数据源:internet<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />
目录
相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习
监控
数据可视化
训练损失图（Training Loss Plot）
训练损失图（Training Loss Plot）是一种在机器学习和深度学习过程中用来监控模型训练进度的可视化工具。损失函数是衡量模型预测结果与实际结果之间差距的指标，训练损失图展示了模型在训练过程中，损失值随着训练迭代次数的变化情况。通过观察损失值的变化，我们可以评估模型的拟合效果，调整超参数，以及确定合适的训练停止条件。
1345
5
5
|
3月前
|
机器学习/深度学习
存储
搜索推荐
|
8月前
|
机器学习/深度学习
算法
PyTorch
|
机器学习/深度学习
|
机器学习/深度学习
定位技术
|
机器学习/深度学习
运维
定位技术
|
机器学习/深度学习
设计模式
编解码
|
机器学习/深度学习
|
机器学习/深度学习
算法
DL之DNN：基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)
DL之DNN：基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)
563
0
0
|
机器学习/深度学习
DL之DNN：利用MultiLayerNet模型【6*100+ReLU+SGD,weight_decay】对Mnist数据集训练来抑制过拟合
DL之DNN：利用MultiLayerNet模型【6*100+ReLU+SGD,weight_decay】对Mnist数据集训练来抑制过拟合
164
0
0
热门文章
最新文章
1
【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
2
【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
3
【玩转数据系列一】人口普查统计案例
4
阿里巴巴机器学习系列课程
5
基于对象特征的推荐
6
【玩转数据系列五】农业贷款发放预测
7
【教程】5分钟在PAI算法市场发布自定义算法
8
阿里云机器学习平台PAI，助力降低机器学习的成本和技术门槛
9
2684亿销售额背后的阿里AI技术
10
【玩转数据系列十七】机器学习实现双十一购物清单的自动商品标签归类
1
跨越鸿沟：PAI-DSW 支持动态数据挂载新体验
16
2
Restoring from checkpoint failed，Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [700,8] rhs shape= [660,8]
12
3
企业级推荐开发平台 PAI-Rec
17
4
PAI训练服务：云上大模型训练新篇章
20
5
AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践
14
6
AI开发新范式，PAI模型构建平台升级发布
14
7
PAI企业级能力升级：应用系统构建、高效资源管理、AI治理
13
8
PAI年度发布：GenAI时代AI基础设施的演进
19
9
阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B
48
10
PAI负责任的AI解决方案： 安全、可信、隐私增强的企业级AI
27