摘要：选择正确的估算器 解决机器学习问题最困难的部分通常是为工作找到正确的估算器。 不同的估计器更适合于不同类型的数据和不同的问题。 下面的流程图旨在为用户提供一些关于如何处理有关哪些估算器尝试数据的问题的粗略指导。 单击图表中的任何估算器查看其文档。 https://scikit-learn.org/s 阅读全文

摘要：（搬运）XGBoost中参数调整的完整指南（包含Python中的代码） AARSHAY JAIN， 2016年3月1日 介绍 如果事情不适合预测建模，请使用XGboost。XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器。它是一种高度复杂的算法，功能强大，足以处理各种不规则的数据。 使用XGBoos 阅读全文

摘要：人工智能和机器学习的最新技术 - 带代码的论文的亮点 标签：人工智能，机器学习，多任务学习，NLP，带代码的论文，推荐系统，语义分割，TensorFlow，转移学习 我们介绍包含代码的论文，最先进的机器学习论文，代码和评估表的免费和开放资源。 作者：Dan Clark，KDnuggets。 评论 任 阅读全文

摘要：xgboost原理及应用--转 1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT地址和xgboost导读和实战 地址，希望对xgboost原理进行深入理解。 2.xgboost vs gbdt 说到xgboost，不得不说gbdt。了解gbd 阅读全文

摘要：Toping Kagglers：Bestfitting，目前世界排名第一 Kaggle团队 |2018年5月7日 我们在排行榜上排名第一 - 这是两年前令人惊讶地加入该平台的竞争对手。Shubin Dai，他的朋友们更喜欢Kaggle或宾果游戏，他是一位住在中国长沙的数据科学家和工程经理。他目前领导 阅读全文