SVM不能产生概率,LR可以产生概率。SVM自带结构风险最小化,LR则是经验风险最小化。SVM会用核函数而LR...
100维特征,其中10个样本都是类别1,而特征 f1的值为0,1,且刚好这10个样本的 f1特征值都为1,其...
有监督学习:对具有标记的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。(LR,SVM,BP,RF,GBDT) 无监督学习:对未标记的样本进行训练学习,比发现这些样本中的结构知识。(KMeans,DL) 相关知识点: 试题来源: 解析 如果Feature的数量很大,跟样本数量差不多,这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM 反...
在LR的模型中加入二阶特征的组合,即任意两个特征进行组合作为新的特征,这种组合的方式和多项式核方法SVM是等价的,然而在实际的业务中它有个潜在的问题,在大规模稀疏特征的场景下,模型的泛化能力很弱。 为什么说FM模型泛化能力强? 第09章:深入浅出ML之Factorization家族 | 计算广告与机器学习 深入FFM原理与实践 - ...
类似地, 其他树+LR, 其他树+FM, 但是其他树+FM的效果在比赛中效果不好。 通过GBDT映射得到的特征空间维度如何? GBDT树有多少个叶子节点,通过GBDT得到的特征空间就有多大。假设GBDT有n棵树,每颗树至少有m个叶子,得到的特征空间是大小是m*n,如果更多的树模型,特征空间将成指数上升。
这个算法可能不想随机森林、SVM、神经网络、GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子,可是绝对不能小看这个算法,因为它有几个优点是那几个算法无法达到的,一是逻辑回归的算法已经比较成熟,预测较为准确;二是模型求出的系数易于理解,便于解释,不属于黑盒模型,尤其在银行业,80%的预测是使用逻辑回归;三是结果是概率值,...
1、逻辑回归算法逻辑回归算法LR逻辑回归相信很多人都很熟悉,这个算法科能不如随机森林、SVM、神经网络、GBDT等分类算法那么复杂那么高深,但是绝不能小瞧这个算法,因为这个这个算法有几个优点是那几个算法无法达到的,一是逻辑回归算法已经比较成熟,预测较为准确;二是模型求出的系数易于理解,便于解释,不属于黑盒模型,尤...
类似地, 其他树+LR, 其他树+FM, 但是其他树+FM的效果在比赛中效果不好。 通过GBDT映射得到的特征空间维度如何? GBDT树有多少个叶子节点,通过GBDT得到的特征空间就有多大。假设GBDT有n棵树,每颗树至少有m个叶子,得到的特征空间是大小是m*n,如果更多的树模型,特征空间将成指数上升。
当 GBDT 构造完新的训练样本后,我们要做的是对每一个特征做与输出之间的特征重要度评估并筛选出重要程度较高的部分特征,这样,GBDT 构造的高维的稀疏矩阵就会减少一部分特征,也就是说得到的稀疏矩阵不再那么高维了。之后,对这些筛选后得到的重要度较高的特征再做 FM 算法构造交叉项,进而引入非线性特征,继而完成...
GBDT+LR策略理论和思路介绍 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法,它每棵树进行训练的对象都是上一颗树的残差...