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2019年12月20日
[paper]LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
摘要: LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree 1.问题 GBDT的实现方式有很多种,比较常见的有XGBoost,PGBRT等。虽然这些实现中都有用到一些加速方法和分离点选择方法,但是当数据量和特征维度非常非常大时,效率还是难
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posted @ 2019-12-20 23:15 我的名字一定是最长的
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2019年12月15日
[paper]XGBoost: A Scalable Tree Boosting System
摘要: XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 1. 问题 XGboost是GBDT的改进版版本,加速了训练,增加了对稀疏特征的优化,而且可以并型优化,是非常好用的机器学习算法。 2. 相关 2.1 泰勒展开 整个XGboost算法是基于泰勒公式展开进行的,思路非常
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posted @ 2019-12-15 23:25 我的名字一定是最长的
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2019年11月24日
[paper]Kernel Logistic Regression and the Import Vector Machine
摘要: import vector machine
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posted @ 2019-11-24 20:55 我的名字一定是最长的
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2019年11月9日
[Paper] From Word Embeddings To Document Distances
摘要: 使用Word2Vec来表示单词,使用WMD算法来表示两篇文档的距离
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posted @ 2019-11-09 16:24 我的名字一定是最长的
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