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  • lightGBM原理、改进简述 如何看待lightGBM

    1. foreword TSA比赛中，开始整的LR，把原始特征one-hot处理后输入LR训练。过了段时间开始搞RF和XGB，再后面搞Light...

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  • 为什么有人说python的多线程是鸡肋呢？

    GIL blablabla concurrent blablabla 简单地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾...

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  • 机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些？

    传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或...

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    通俗、有逻辑的写一篇说下Xgboost的原理，供讨论参考

    初看Xgboost，翻了多篇博客发现关于xgboost原理的描述实在难以忍受，缺乏逻辑性，写一篇供讨论。 ——以下是抛砖引玉。 观其大略，而后深...

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    XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

    xgboost入门非常经典的材料，虽然读起来比较吃力，但是会有很大的帮助： 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya...

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    Triplet Network, Triplet Loss及其tensorflow实现

    本文译自Olivier Moindrot的[blog](Triplet Loss and Online Triplet Mining in Te...

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  • 主题与转换（Topics and Transformations）

    如果想要开启日志，别忘记设置： >>>importlogging>>>logging.basicConfig(format='%(asctime...

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    使用gensim和sklearn搭建一个文本分类器

    总的来讲，一个完整的文本分类器主要由两个阶段，或者说两个部分组成：一是将文本向量化，将一个字符串转化成向量形式；二是传统的分类器，包括线性分类器...

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    LDA算法的中心思想

    浅显来讲，LDA方法的考虑是，对于一个多类别的分类问题，想要把它们映射到一个低维空间，如一维空间从而达到降维的目的，我们希望映射之后的数据间，两...

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