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...
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...
而GBDT 采用 CART 树作为基分类器,其每轮树的特征拟合都是对特征空间做平行于坐标轴的空间分割,所以自带特征选择和可解释性,GBDT 即可处理分类问题也可解决回归问题,只是其统一采用回归思路进行求解(试想,如果不将分类转换为回归问题,GBDT 每轮目标函数旨在拟合上一轮组合模型的负梯度,分类信息无法求梯度,故而依旧...
3、好，目前我们假设LR/FM和GBDT的拟合能力已经拟合到训练数据的80%信息了。4、但这时存在性能（训练时...
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。
Spark实现GBDT+LR基于电商母婴潜在人群预测实例 GBDT+LR算法解析及Python实现 - Bo_hemian - 博客园 (四)、Wide & Deep 深度学习在美团搜索广告排序的应用实践 - 美团技术团队 推荐系统技术演进趋势:召回->排序->重排 推荐系统召回四模型之:全能的FM模型 - 知乎 ...
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,...
Wide&Deep模型的主要思路正如其名,是由单层的Wide部分和多层的Deep部分组成的混合模型(混合模型更早的是 facebook 2014 年的 GBDT+LR)。其中,Wide部分的主要作用是让模型具有较强的“记忆能力”(memorization),LR擅长总结浅层规律;Deep部分的主要作用是让模型具有“泛化能力”(generalization),善于挖掘潜在的深层规律...
本质上loss function不同,LR采用logistic loss,SVM采用hinge loss SVM只考虑支持向量,而LR考虑所有数据,因此如果数据strongly unbalanced,一般需要对数据做balance LR基于概率理论,SVM基于几何间隔最大化原理。因此LR的输出具有概率意义,SVM的输出没有概率意义。
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。