利用GBDT模型构造新特征具体方法 数据挖掘入门与实战  公众号: datadw   实际问题中,可直接用于机器学**模型的特征往往并不多.能否从"混乱"的原始log中挖掘到有用的特征,将会决定机器学**模型效果的好坏.引用下面一句流行的话: 特征决定了所有算法效果的上限,而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已. 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方法. (Xinran He et al. Practical Lessons from Predict…

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/4109480.html,转载请注明出处] 我的博客主营地迁至github,欢迎朋友们有空去看看:http://breezedeus.github.io/,阅读体验好很多. 本文具体内容:http://breezedeus.github.io/2014/11/19/breezedeus-feature-mining-gbdt.html.…

最近两天在学习GBDT,看了一些资料,了解到GBDT由很多回归树构成,每一棵新回归树都是建立在上一棵回归树的损失函数梯度降低的方向. 以下为自己的理解,以及收集到的觉着特别好的学习资料. 1.GBDT可用于回归任务和分类任务. GBDT做回归任务时,每一棵子树的构建过程与cart回归树的建立过程相同,使用最小化均方误差来选择最优划分的特征,不同点是GBDT子树的根节点数据为前一棵子树所有样本真实值与其所在叶子结点预测值的残差. GBDT做分类任务时,可以做二分类,也可以做多分类.一直没搞懂最优划…

1. 背景 1.1 Gradient Boosting Gradient Boosting是一种Boosting的方法,它主要的思想是,每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向.损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项),认为损失函数越小,性能越好.而让损失函数持续下降,就能使得模型不断改性提升性能,其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降(讲道理梯度方向上下降最快). Gradient Boost是一个框架,里面可以套入很多不同的算法. 1.2 Gradient Boost…

如何评价Dual Path Networks(DPN)? 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上,浅DPN超过了最好的ResNeXt-101(64×4d),具有26%更小的模型尺寸,25%的计算成本和8%的更低的内存消耗 5 个回答 xiaozhi CV.ML.DL   1.针对视觉识别任务的“网络工程”一直是研究的重点,其重在设计更为高效的网络拓扑结构,一方面考虑更好的特征表示学习,另一方面尽可能减少计算复杂度和内存…

一.线程池   Sun在Java5中,对Java线程的类库做了大量的扩展,其中线程池就是Java5的新特征之一,除了线程池之外,还有很多多线程相关的内容,为多线程的编程带来了极大便利.为了编写高效稳定可靠的多线程程序,线程部分的新增内容显得尤为重要.     有关Java5线程新特征的内容全部在java.util.concurrent下面,里面包含数目众多的接口和类,熟悉这部分API特征是一项艰难的学习过程.当然新特征对做多线程程序没有必须的关系,在java5之前通用可以写出很优秀的多线程程序.…

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译   来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰 新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智…

所看到的. 首先强调一下,这个结构也是一个解决对照两个句子类似性的通用RNN解决方式,不只能够使用在问答社区.凡是涉及到对照两个句子或者实体关系的场合全然能够套用这个模型来解决.这点希望读者注意. 首先.由于我们面临的问题是对照两个问题Qi和Qj是否语义同样,那么对于RNN来说存在一个神经网络的输入层怎样构造的难题.CNN解决这类问题就比較直观.一般一个输入套上一个CNN来抽取出句子特征.然后再套上MLP神经网络来表达两者之间的关系就可以.RNN表达单个输入句子是非常直观的,可是直接表达两个句子…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 9.2 估计功能 eviews9.0下载链接:[软件] EViews 9 的时代已经来临!(附安装包.升级包.破解补丁.教程) 一.自回归分布滞后模型 EViews 9提供了ARDL,自回归分布滞后模型的工具,变量包括了滞后变量和常规解释变量. 其中,EViews 9有三大新功能: 内置了滞后阶数的选择:协整估计:长期趋势的Bounds检验.…

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决…