随笔分类 -  机器学习

摘要：1.简介 lightGBM包含两个关键点：light即轻量级，GBM 梯度提升机 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架，使用基于学习算法的决策树。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势： 更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可处理大规模数据 更快的训练效率 低内 阅读全文

摘要：当我们训练好一个model后，下次如果还想用这个model，我们就需要把这个model保存下来，下次直接导入就好了，不然每次都跑一遍，训练时间短还好，要是一次跑好几天的那怕是要天荒地老了。 scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可。 保存至本地： 从本地调回： 阅读全文

摘要：Surprise（Simple Python Recommendation System Engine）是一款推荐系统库，是scikit系列中的一个。简单易用，同时支持多种推荐算法（基础算法、协同过滤、矩阵分解等）。 设计surprise时考虑到以下目的： 让用户完美控制他们的实验。为此，特别强调  阅读全文

摘要：协同过滤中用户距离计算 阅读全文

摘要：1.什么是随机森林 简述 随机森林是一个高度灵活的机器学习方法，拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险。 既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。 随机森林是一个可做能够回归和分类。 它具备处理大数据的特性，而且它有助于估计或变量是非常 阅读全文