• 带你读《增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与...

    Gradient Tree Boosting是个贪婪的算法,应用基本的Gradient Tree Boosting算法训练模型,很容易导致过拟合的问题。所以,在应用该算法时,需要从“如何改进Gradient Tree Boosting算法”的方向上进行参数的调优。陈...
    文章 2019-11-05 935浏览量
  • 倚天遇到屠龙:LightGBM VS xgboost谁才是最强的梯度...

    基于梯度提升框架,XGBoost实现了并行方式的决策树提升(Tree Boosting),从而能够快速准确地解决各种数据科学问题。LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)同样是一款基于决策树算法的分布式梯度提升框架。这...
    文章 2017-02-08 17748浏览量
  • GBDT(MART)迭代决策树入门教程|简介

    第5节:它可以用于解决哪些问题?第6节:它又是怎样应用于搜索排序的呢?在此先给出我比较推荐的两篇英文文献,喜欢英文原版的同学可直接阅读: 【1】Boosting Decision Tree入门教程 ...
    文章 2018-01-02 1327浏览量
  • 征服数据科学面试的10个小技巧(附资源)

    花时间思考公司的产品,你的工作如何影响核心业务,预想你在工作时如何解决一个重要问题。我记得我在参加一个价格分析工作的面试时,面试官问我:“你如何对这款产品定价?我没有给出一个好的答案,所以面试被刷。你...
    文章 2017-05-27 1374浏览量
  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    其实很重要的一点是工业界需要高VC维的模型,去解决智能可扩展性的问题怎么获得一个高VC维的模型呢?大家都知道,机器学习=数据+特征+模型。如果数据在给定的情况下,我们就需要在特征和模型两个方面进行优化。...
    文章 2018-01-08 1026浏览量
  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    其实很重要的一点是工业界需要高VC维的模型,去解决智能可扩展性的问题怎么获得一个高VC维的模型呢?大家都知道,机器学习=数据+特征+模型。如果数据在给定的情况下,我们就需要在特征和模型两个方面进行优化。...
    文章 2017-08-01 902浏览量
  • 机器学习:统计与计算之恋

    中级阶段是数据处理与分析,它又包含三个方面,首先是应用问题导向,简单地说,它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题,我们可以理解为数据挖掘;第二,根据应用问题的需要,提出和发展模型、方法和算法以及...
    文章 2017-08-01 1314浏览量
  • 2021算法岗基础技能树怎么点?

    我的目标是以后端为主线发展,之所以还没有完全的放弃这部分的算法,一部分是因为我的专业,更多的原因是我知道在某些问题上只有这些算法才能有效地解决,会用更多的算法也可以让程序员解决更多的问题。【云栖号在线...
    文章 2020-04-13 781浏览量
  • 08 集成学习-XGBoost概述

    XGBoost模型-目标函数:Boosting的模型多少会存在一些过拟合的问题,由于过拟合的存在,对最后的预测结果始终会存在一些错误,即使调参也调不好。所以在建立模型的时候会考虑加上惩罚项。Obj(θ)就是我想在第n+1轮...
    文章 2018-11-28 927浏览量
  • 分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

    Kaggle则提供了一个介于“完美”与真实之间的过渡,问题的定义基本良好,却夹着或多或少的难点,一般没有完全成熟的解决方案。在参赛过程中与论坛上的其他参赛者互动,能不断地获得启发,受益良多。即使对于一些学...
    文章 2017-10-24 1493浏览量
  • 集成学习之Adaboost算法原理小结

    那么Adaboost是怎么解决的呢?2.Adaboost算法的基本思路 我们这里讲解Adaboost是如何解决上一节这4个问题的。假设我们的训练集样本是 T={(x,y1),(x2,y2),.(xm,ym)}T={(x,y1),(x2,y2),.(xm,ym)} 训练集的在第k个弱...
    文章 2017-11-22 1486浏览量
  • (转)CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review

    这篇文章在vot2015年就出来了,当时叫:“Tracking Randomly Moving Objects on Edge Box Proposals”,这篇文章主要是结合全局proposal来解决fast motion的问题。特点: 将检测中的proposal的思想用到跟踪里。使...
    文章 2016-11-03 1061浏览量
  • 机器学习算法一览

    问题解决思路和方法应用建议提前到这里的想法也很简单,希望能提前给大家一些小建议,对于某些容易出错的地方也先给大家打个预防针,这样在理解后续相应机器学习算法之后,使用起来也有一定的章法。2.机器学习算法...
    文章 2017-05-02 1251浏览量
  • 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些?

    所以,必须要解决过拟合问题。为什么在机器学习中比较常见?这是因为机器学习算法为了满足尽可能复杂的任务,其模型的拟合能力一般远远高于问题复杂度,也就是说,机器学习算法有「拟合出正确规则的前提下,进一步...
    文章 2017-08-02 1117浏览量
  • 机器学习Top10算法,教你选择最合适的那一个!

    在机器学习领域里,不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题,尤其是像预测建模的监督学习里。比方说,神经网络不见得比决策树好,同样反过来也不成立。最后的结果是有很多因素在起作用的,比方说数据集的大小以及...
    文章 2018-05-02 3427浏览量
  • 想去机器学习初创公司做数据科学家?...

    为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量。问20:是否有可能捕获连续变量和分类变量之间的相关性?如果可以的话,怎样做?答:是的,我们可以用ANCOVA(协方差...
    文章 2017-05-27 3250浏览量
  • 机器学习性能改善备忘单:32个帮你做出更好预测模型的...

    重新界定问题:你能否改变你正试图解决问题类型?重构数据,如回归,二项或多项分类,时间序列,异常检测,评分,推荐等问题类型。重新缩放数据。你能否对数值型变量进行缩放处理?输入数据的归一化和标准化处理可以...
    文章 2017-08-01 950浏览量
  • 机器学习性能改善备忘单:32个帮你做出更好预测模型的...

    重新界定问题:你能否改变你正试图解决问题类型?重构数据,如回归,二项或多项分类,时间序列,异常检测,评分,推荐等问题类型。重新缩放数据。你能否对数值型变量进行缩放处理?输入数据的归一化和标准化处理...
    文章 2017-05-27 1315浏览量
  • 决策树和Random Forests:优秀的群体智慧

    在应用ID3决策树时需要考虑的问题还有很多,比如缺失值、噪声数据、数据属性要求是nominal或者是enum等等,而Quinlan后面的C4.5算法作为ID3的升级版优化解决了部分问题,比如对于特征属性已经可以兼容连续数值型属性...
    文章 2016-03-25 3133浏览量
  • 视觉目标检测和识别之过去,现在及可能

    所以,级联的cascade方法很好的解决了这个问题,在初期使用很少的计算量过滤掉大部分的候选窗口,对于越难进行分类的样本就计算更多的特征来进行判断,直到所有的候选窗口的分类完毕。后续会针对检测的结果进行重叠...
    文章 2018-01-15 1558浏览量
  • 谷歌微软等科技巨头数据科学面试的真题:你能答出多少

    你会使用哪种监督学习算法来解决这个问题,如何比较算法的结果?领英 1、点出及描述三种不同的内核函数,在哪些情况下使用哪种?2、随意解释机器学习里的一种方法。3、如何应付稀疏数据?IBM 1、如何防止过拟合...
    文章 2017-07-04 1023浏览量
  • 机器学习算法一览(附python和R代码)

    我会在文章中举例一些机器学习的问题,你们也可以在思考解决这些问题的过程中得到启发。我也会写下对于各种机器学习算法的一些个人理解,并且提供R和Python的执行代码。读完这篇文章,读者们至少可以行动起来亲手...
    文章 2017-05-02 1478浏览量
  • 机器学习:入门方法与学习路径(附资料)

    并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理),也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。咱们先来了解了解,机器学习,到底关心和解决什么样的问题。从功能的角度分类,...
    文章 2017-05-02 3012浏览量
  • 周志华最新演讲:深度学习为什么深?...

    其实这会带来很大的问题,因为我们在没有解决这个任务之前,我们怎么知道这个复杂度应该有多大呢?所以实际上大家做的通常都是设更大的复杂度。如果大家关注过去 3、4 年深度学习这个领域的进展,你可以看到很多最...
    文章 2018-04-16 3419浏览量
  • 从零搭建推荐体系:概述及标签体系搭建(上)

    怎么样去寻找我们想要的邻居,以及如何利用邻居来解决分类问题这是KNN算法需要解决的几大问题。为什么我们要寻找邻居?古话说的好:人以类聚,物以群分。要想知道一个人怎么样,去看看他的朋友就知道了。我们如果要...
    文章 2017-08-01 2528浏览量
  • 开发者自述:我是如何从 0 到 1 走进 Kaggle 的

    Overview:首先在 overview 中仔细阅读问题的描述,这个比赛是让我们预测房价,它会给我们 79 个影响房价的变量,我们可以通过应用 random forest,gradient boosting 等算法,来对房价进行预测。Data:在这里给我们...
    文章 2017-08-02 1235浏览量
  • 机器学习算法清单!附Python和R代码

    这篇指南会让你动手解决机器学习的问题,并从实践中获得真知。我提供的是几个机器学习算法的高水平理解,以及运行这些算法的 R 和 Python 代码。这些应该足以让你亲自试一试了。我特地跳过了这些技术背后的数据,...
    文章 2018-03-09 3297浏览量
  • 干货|算法工程师入门第三期——黄李超讲物体检测

    最后,即使解决了之前的问题,如何才能准确地从图像中提取出这些几何形状呢?因此这个方法在当时虽然理论挺优美,但实施起来非常困难。到了九十年代之后,主流的方法是只从图像本身考虑,而不去管物体原来的三维形状...
    文章 2017-08-01 1301浏览量
  • 商汤科技曹旭东:为何深度学习几乎成了计算机视觉研究...

    回到论文本身,这篇论文解决的是深度网络一般超过20~30层的时候,训练和测试的loss不再下降,甚至随着层数的增加,loss会逐渐增加,针对这个问题提出了一个非常行之有效的解决方案。这个方法之所以有效,有很多解释...
    文章 2017-08-01 1824浏览量
  • 人脸检测发展:从VJ到深度学习(上)

    很显然,这并不是一个容易解决问题。如果手机没法在自拍照中找到我们脸,那它就像一个失明的化妆师,没法展现出我们最好的一面;如果考勤机没法通过摄像头看到我们的脸,那我们的笑就只是自作多情,它也根本不可能...
    文章 2017-08-01 931浏览量
1 2 3 >

云产品推荐

视频直播 大数据计算服务 MaxCompute 国内短信套餐包 ECS云服务器安全配置相关的云产品 开发者问答 阿里云建站 新零售智能客服 万网 小程序开发制作 视频内容分析 视频集锦 代理记账服务 阿里云AIoT 阿里云科技驱动中小企业数字化