正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使\(\beta=0\),当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增加了正则化项后,随着r的不断增加,原始的解空间会被不断压缩, 如果选择的\(\lambda\), 可以将最优点压缩到\(\tilde{\beta}\),从而得到复杂程度最小的模型. L2范数和损失

http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 ================================================================ GBDT与xgboost区别 GBDT XGBOOST的区别与联系 Xgboost是GB算法的高效实现,xgboost中的基学习器除了可以是CART(gbtree)也可以是线性分类器(gblinear). 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支

xgboost算法最近真是越来越火,趁着这个浪头,我们在最近一次的精准营销活动中,也使用了xgboost算法对某产品签约行为进行预测和营销,取得了不错的效果.说到xgboost,不得不说它的两大优势,一是准确率高,这次营销模型的AUC达到了94%:二是训练速度快,在几十万样本集,几十个特征的情况下,1分钟就可以训练完毕.到底是什么原因使得这门武功又快又准?下面就来简单分析一下. Xgboost的全称是Extreme Gradient Boosting,它是由华盛顿大学的陈天奇于2014年所创,由

参考资料: 珍藏版 | 20道XGBoost面试题 推荐系统面试题之机器学习(一) -----树模型 1. 简单介绍一下XGBoost2. XGBoost与GBDT有什么不同3. XGBoost为什么使用泰勒二阶展开4. XGBoost为什么可以并行训练5. XGBoost为什么快6. XGBoost防止过拟合的方法7. XGBoost如何处理缺失值8. XGBoost中叶子结点的权重如何计算出来9. XGBoost中的一棵树的停止生长条件10. RF和GBDT的区别11. XGBoost如何处

RF.GBDT和XGBoost都属于集成学习(Ensemble Learning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性.  根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致分为两大类:即个体学习器之间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表就是Boosting,后者的代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest). 1. GBDT和XGBoost区别 XGBOOS

LR & SVM 的区别 相同点 LR和SVM都是分类算法. 如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的. LR和SVM都是监督学习算法. LR和SVM都是判别模型. 不同点 损失函数不一样 支持向量机只考虑局部的边界线附近的点,而逻辑回归考虑全局(远离的点对边界线的确定也起作用). 在解决非线性问题时,支持向量机采用核函数的机制,而LR通常不采用核函数的方法在计算决策面时,SVM算法里只有少数几个代表支持向量的样本参与了计算,也就是只有少数几个样本需要参

优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2 \] 梯度下降法 \[ \begin{align*} &f(x)=f(x^k)+g_k^T*(x-x^

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本

Jmeter与LR有啥区别? Jmeter工具组成部分: 1.资源生成器:用于生成测试过程中服务器,负载机的资源代码.(LR中的VuGen) 2.用户运行器:通常是一个脚本运行引擎,根据脚本要求模拟指定的用户行为.(LR中的controller) 3.报表生成器:根据测试中实时的数据生成报表,提供可视化的数据显示.(LR中的Analysis) 4.负载发生器:用于产生负载,通常以多线程或多进程的方式模拟用户行为.(LR中的Load generator )

优点 FM模型可以在非常稀疏的数据中进行合理的参数估计,而SVM做不到这点 在FM模型的复杂度是线性的,优化效果很好,而且不需要像SVM一样依赖于支持向量. FM是一个通用模型,它可以用于任何特征为实值的情况.而其他的因式分解模型只能用于一些输入数据比较固定的情况. 与LR联系与区别 LR各个特征独立考虑,但实际上大量特征之间是有关联的,FM在LR的基础上引入(增加)组合特征. 对组合特征的参数估计引入辅助(隐)向量,辅助(隐)向量的维度--K值,反映了FM模型的表达能力.

十分钟搞定pandas http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html dummies 哑变量,将变量重新编码,便于二分类,例如男.女,变为0,1等 将哑变量变换后的新的属性列直接concat到原来的df中即可. dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix='key') predix加前缀 http://www.it165.net/pro/html/201405/14269.html XGBoost模型调

Atitit s2018.5 s5  doc list on com pc.docx  Acc  112237553.docx Acc Acc  112237553.docx Acc baidu netdisk.docx Acc bdp   1882176   p000000.docx Acc csdn 18821766710   attilax main num.docx Aittit  开kibana查看日志.docx Atiitt put post 工具  开发工具dev tool tes

此文献给对数据有热情,想长期从事此行业的年轻人,希望对你们有所启发,并快速调整思路和方向,让自己的职业生涯有更好的发展. 根据数据应用的不同阶段,本文将从数据底层到最后应用,来谈谈那些数据人的必备技能. 1.大数据平台 目前很火,数据源头,各种炫酷新技术,搭建Hadoop.Hive.Spark.Kylin.Druid.Beam~,前提是你要懂Java,很多平台都是用Java开发的. 目前很多企业都把数据采集下来了,对于传统的业务数据,用传统的数据是完全够用的,可是对于用户行为和点击行为这些数据或

Jmeter介绍: Apache JMeter是Apache组织的开放源代码项目,是一个纯Java桌面应用,用于压力测试和性能测试.最初被设计用于Web应用测试后来扩展到其它测试领域 Jmeter有啥用? Apache JMeter可以用于对静态的和动态的资源(文件,Servlet,Perl脚本,Java对象,数据库和查询,FTP服务器或是其它资源)的性能进行测试.JMeter可以用于分析不同压力条件下的总体性能情况.也可以使用JMeter提供的图形化界面,分析性能指标或者在高负载情况下测试你的

Jmeter是免费开源的性能测试工具( 同时也可以用作功能测试,http协议debug工具 ).  在如今越来越注重知识产权的今天, 公司越来越不愿意冒着巨大的风险去使用盗版的商业性能测试工具. 但如果不使用盗版, 昂贵的License费用也不是每一个中小型公司,甚至是大型公司愿意投入的.  所以很多公司甚至还在铤而走险的买少量的license,然后大范围的使用.  jmeter这个免费且好用的性能测试工具, 有足够的理由成为是我们不二的选择. Jmeter是java语言编写,开放源代码.有了源

1.简介 我们从小接受的教育就是不要撒谎,要做一个诚实的孩子,但是在现实生活中有时候说一个善意的谎言也不是可以的.这里由于服务器各种安全机制的限制和校验,因此我们不得不欺骗一下服务器,今天宏哥就给大家分享Jmeter之IP欺骗. 2.什么是IP欺骗 宏哥这里所说的是在Jmeter使用时候IP欺骗的定义.更专业的定义和宏哥说的是不一样的.ip欺骗就是模拟ip.什么意思呢,一个电脑就只有一个ip地址,当然如果有多块网卡的话,会有多个ip地址,一般服务器上有个网卡,咱们自己的电脑一般都只有一个ip地址

Adaboost和GBDT的区别以及xgboost和GBDT的区别 以下内容转自 https://blog.csdn.net/chengfulukou/article/details/76906710 ,本文主要用作记录收藏 AdaBoost VS GBDT 和AdaBoost一样,Gradient Boosting每次基于先前模型的表现选择一个表现一般的新模型并且进行调整.不同的是,AdaBoost是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足,而Gradient Boosting是通过算梯度(g

LoadRunner中的进程与线程    1.进程与线程的区别: 进程和线程的区别是什么?进程和线程都是由操作系统所体会的程序运行的基本单元,系统利用该基本单元实现系统对应用的并发性.进程和线程的区别在于:简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高. 另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率. 线程在执行过程中与进程还是有区别的.每个独立的线程有一个程序运行的入口.顺序执行序列和

目录 1.基本知识点介绍 2.各个算法原理 2.1 随机森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法(Gradient Boosting Decision Tree) 2.4 LightGBM提升学习模型 1.基本知识点介绍 RandomForest.XGBoost.GBDT和LightGBM都属于集成学习. 集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务,也称为多分类系统,集成学习的目的是通过结合多个机器学习分类器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和

一.相同点 第一,LR和SVM都是分类算法(SVM也可以用与回归) 第二,如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的. 这里要先说明一点,那就是LR也是可以用核函数的.总之,原始的LR和SVM都是线性分类器,这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别,你说一个非线性分类器和一个线性分类器有什么区别? 第三,LR和SVM都是监督学习算法. 第四,LR和SVM都是判别模型. 这里简单讲解一下判别模型和生成模型的差别: 判别式模型(Discriminative

之前整理过一篇关于逻辑回归的帖子,但是只是简单介绍了一下了LR的基本思想,面试的时候基本用不上,那么这篇帖子就深入理解一下LR的一些知识,希望能够对面试有一定的帮助. 1.逻辑斯谛分布 介绍逻辑斯谛回归模型之前,首先看一个并不常见的概率分布,即逻辑斯谛分布.设X是连续随机变量,X服从逻辑斯谛分布是指X具有如下的累积分布函数和概率密度函数: 式中,μ为位置参数,γ>0为形状参数.逻辑斯谛的分布的密度函数f(x)和分布函数F(x)的图形如下图所示.其中分布函数属于逻辑斯谛函数,其图形为一条S形曲线.