曙海教學優(yōu)勢
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建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)30萬+。
? 機器學習培訓模型
? 支持向量機(Support Vector Machine，SVM)是在分類與回歸分析中
分析數(shù)據(jù)的監(jiān)督式算法。
? 結(jié)構(gòu)風險最小化：在對給定的數(shù)據(jù)進行逼近的精度與逼近函數(shù)的復雜性相結(jié)合
來尋求最佳比例，以便取得最好的泛化能力
? 邏輯回歸的過程：面對一個回歸或者分類問題，建立代價函數(shù)，然后通過優(yōu)化方法
迭代求解出最優(yōu)的模型參數(shù)，然后測試驗證我們這個求解的模型的好壞。
? 實際是一種分類模型，主要解決二分類問題。
? 用于分類時思路是：找出一個樣本的k個最近鄰點，當這些鄰居中的大多數(shù)屬 于某一類別，就可以判定該樣本也屬于這一類別。
? 決策樹算法首先對數(shù)據(jù)進行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，
然后使用決策對新數(shù)據(jù)進行分析。
? 一種分類算法，本質(zhì)上是通過一系列規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類的過程。
? 1.數(shù)據(jù)的隨機性選?。簭脑嫉臄?shù)據(jù)集中采取有放回的抽樣，構(gòu)造子數(shù)據(jù)集。
? 2.待選特征的隨機選取：隨機森林中的子樹的每一個分裂過程并未用到所有的待選特征，
而是從所有的待選特征中隨機選取一定的特征，之后再在隨機選取的特征中選取最優(yōu)的
特征
? XGBoost是GBDT(Gradient boosting Decision Tree梯度提升決策樹)算法的高效實現(xiàn)。
? GBDT是采用梯度下降的思想、以之前生成所有的樹為基礎(chǔ)使得目標函數(shù)最小化
