LightGBM是个快速的，分布式的，高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序，分类，回归以及很多其他的机器学习任务中。
“弱分类器”的分类能力不强，但它又比随机选的效果稍微好点，类似于“臭皮匠”。“强分类器”具有很强的分类能力，也就是把特征扔给它，他能分的比较准确，算是“诸葛亮”一类的。如果直接可以建立一个强分类器，那弱分类器实际...
1、大纲：https://space.bilibili.com/1567748478/channel/collectiondetail?sid=281442、3、4、在数据分析、人工智能中不同岗
100万条内选K聚类数据量大时间久，数据高维选择降维、子空间聚类（谱聚类），Mini Batch KMeans,分类准确选谱聚类。
lasso线性-梯度下降，误差项分析，似然函数，下山方向、分类器、聚类、基于欧式距离、降维算法、关联分析、集成学习、、神经网络、时间序列、一元线性回归、多元线性回归、梯度增强回归GBR、logistic回归逻辑回归分类算法R...
性能优劣不一的个体学习器放在一块儿可能产生的是更加中庸的效果，即比最差的要好，也比最好的要差。那么集成学习如何实现“1 + 1 > 2”呢？这其实是对个体学习器提出了一些要求。...
来源：机器之心 本文为约5102字，建议阅读10分钟本文介绍了清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI：从原则到实践》。以人为中心的 AI 才是真正有活...
在机器学习用于产品的时候，我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型，但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去，但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java，为...
CART，又名分类回归树，是在ID3的基础上进行优化的决策树，学习CART记住以下几个关键点：
来源：机器学习研习院本文约2000字，建议阅读8分钟本文对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍。随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，更令人惊奇的是它在分类和...
