随笔分类 -  ScalableML

• 模型集成model ensemble
  摘要：A prediction model that is composed of a set of models is called a model ensemble. Baggging 和Boosting都是模型融合的方法 boosting： 步骤1：所有分布下的基础学习器对于每一条数据相同的权重 步 阅读全文
  posted @ 2020-05-05 07:30 末日搭车指南 阅读(856) 评论(0) 推荐(0)
• 决策树防止过拟合（预剪枝(Pre-Pruning)）
  摘要：预剪枝(Pre-Pruning)：预剪枝就是在构造决策树的过程中，先对每个结点在划分前进行估计，若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升，则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点。 阅读全文
  posted @ 2020-05-05 07:09 末日搭车指南 阅读(1463) 评论(0) 推荐(0)
• Regression trees树回归 以及其他
  摘要：https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/10724118.html 选 weighted variance 最小的 但是weighted variance是怎么计算的？ Gini Index基尼系数：在CART里面划分决策树的条件是采用Gini Index 总体 阅读全文
  posted @ 2020-05-05 06:25 末日搭车指南 阅读(139) 评论(0) 推荐(0)
• Decision trees决策树
  摘要：信息熵(entropy) 信息熵模型(香农Shannon’s Entropy Model) 在一个随机事件中，某个事件发生的不确定度越大，熵也就越大，那我们要搞清楚所需要的信息量越 信息增益（IG，Information Gain）：决策树构建中节点的选择靠的是信息增益 表示得知特征A的信息而使得D 阅读全文
  posted @ 2020-05-05 03:41 末日搭车指南 阅读(220) 评论(0) 推荐(0)
• k-means
  摘要：https://cloud.tencent.com/developer/article/1455886 阅读全文
  posted @ 2020-03-05 00:46 末日搭车指南 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)
• 推荐系统:矩阵分解(Matrix factorization)
  摘要：https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/80586438 阅读全文
  posted @ 2020-03-02 00:28 末日搭车指南 阅读(185) 评论(0) 推荐(0)
• 协同过滤 collaborative filtering
  摘要：https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11567088.html 阅读全文
  posted @ 2020-02-26 22:52 末日搭车指南 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)
• ALS推荐算法
  摘要：https://blog.csdn.net/weixin_41366941/article/details/82318526 阅读全文
  posted @ 2020-02-26 22:50 末日搭车指南 阅读(275) 评论(0) 推荐(0)