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竞品分析：1、数据层面2、产品定位3、逻辑层面4、技术层面5、运营层面6、商业化 1、好的框架2、逻辑清晰 用户调研：带有目的从用户侧去收集信息，转换成有价值的启发或者建议。...

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https://www.jianshu.com/p/7a0eafdd1340《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化 matplotlib 引入 简单示例...

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原题链接：https://blog.csdn.net/weixin_39337018/article/details/83177627https://zhuanlan.zhi...

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机器学习实战入门经典案例：泰坦尼克号乘客获救预测-进阶 天池项目链接：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?postId...

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红酒数据集分析 天池项目链接：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?postId=4662 数据集下载地址：http:/...

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这一篇开始介绍Boosting，我们先介绍Boosting中的第一个模型， AdaBoost, 二分类学习模型 AdaBoost的基本原理，是每次改变样本的权重，增大本次学习...

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这一篇继续boosting，介绍一下提升树算法， 提升树以决策树为基模型， 依然是加法模型，优化算法是前向分步算法。 针对分类问题， 决策树是二叉分类树， 回归问题则是二叉回...

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这一篇， 我们希望提升模型的性能， 除了更多的数据，更好的EDA等，集成学习可以从模型的角度提升模型的学习性能，即将基模型组合成一个大模型。 在介绍集成学习前， 我们先介绍一...

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这一篇开始讲GBDT(梯度提升决策树)， 根据上一篇可知，该模型每次学习的是损失函数的负梯度。所以基模型是回归树（因为每次都在拟合一个确定的值， 这和提升树不一样了，提升树中...

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这一篇开始介绍XGBoost。 和GBDT不同， XGBoost不仅仅使用了一阶梯度， 还使用了二阶梯度。同时增加了正则化。 第m步的损失函数： 是第m棵树的复杂度，是前m-...

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这一讲要开始讲SVM(Support Vector Machine)了，在深度学习流行以前，SVM占据着很重要的位置，它的理论推导是非常优美的。 SVM也是硬分类的一种，因为...