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思维导图如下： 模型融合是一种有效提升机器学习效果的方法，通过构建并融合多个模型来完成学习任务。模型融合主要包含两个阶段：构建若干单模型和模型融...
本章主要介绍了三种在工业界和美团应用十分广泛的模型-逻辑回归、场感知因子分解机、梯度提升树。 1、逻辑回归 关于逻辑回归的原理，想必大家都很清楚...
思维导图如下： 在机器学习应用中，特征工程扮演重要的角色，可以说特征工程时机器学习应用的基础。我们都知道，数据和特征决定了机器学习算法的上限，而...
思维导图如下： 机器学习解决问题的通用流程 问题建模-特种工程-模型选择-模型融合。 问题建模应包含三方面的内容：评估指标、样本选择、交叉验证。...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 1、引言-深度网络的退化问题 在深度神经网络训练中，从经验来...
1、时间序列分解 1.1 时间序列的组成部分 一个时间序列往往是一下几类变化形式的叠加或耦合：长期趋势(Secular trend,T)，季节变...
本篇文章来总结一下树模型缺失值处理的方法 1、决策树 对普通的决策树来说，缺失值需要注意三个方面的问题： 在选择分裂属性的时候，训练样本存在缺失...
1、原理简介 maxout激发函数，则其隐含层节点的输出表达式为： 这里的W是3维的，尺寸为d*m*k，其中d表示输入层节点的个数，m表示隐含层...
本文主要整理自下面的几篇博客：1、深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)：https://www.cnblogs.com/pinard/p/...
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