Q GBDT是一种基于前向策略的加法模型, 每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差. 残差是连续值, 因此用到的是回归树. 为什么当GBDT用作分类任务时可以选择d...
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Q GBDT是一种基于前向策略的加法模型, 每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差. 残差是连续值, 因此用到的是回归树. 为什么当GBDT用作分类任务时可以选择d...
本文仅是翻译(翻译的准确度有待商榷),并非个人所写,文中涉及的“我”为文章作者,并非本人。 来源(转载):http : //konukoii.com/blog/2018/02...
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作者:hooly微信公号:一口袋星光 在看到李宏毅老师讲gradient decent的时候,讲到Adagrad方法,这里记录一下。 Adagrad是解决不同参数应该使用不同...
这篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(by Andrej Karpathy,Stan...
作者: Christopher Olah (OpenAI)译者:朱小虎 Xiaohu (Neil) Zhu(CSAGI / University AI)原文链接:https:...