本系列第2篇《扫雷还可以这样玩》中提到了算法问题的基本类型——搜索、排序、规划、计算。其中，搜索和排序与生活中朴素的体验息息相关。
个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中， 可以简单地分为5层架构，每层处理相应的数据输出给下一层使用，分别是: 数据处理层 作为推荐系统最低端的数据处理层，主要功能是首先将客户上传上来的一些无用的噪声数据进行清理过滤，将推荐系统所需要用到的数据导入到数据存储层中； 数据存储层 对于item的数据一般存入在Mysql中，随着数据量越来越大的item的数据，相比Mysql的扩展性来说，HBase和Hive是一个更好的选择，Hive可以方便离线
假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成；因此，这个技术就叫做集成学习，一个集成学习算法就叫做集成方法。
1 基本概念 集成学习的主要思路是先通过一定的规则生成多个学习器，再采用某种集成策略进行组合，最后综合判断输出最终结果。一般而言，通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。基于该弱学习器，通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器，进行集成后获得一个精度较好的"强学习器"。 目前集成学习算法大多源于bagging、boosting、stacking三种思想。 2 bagging 一种提高分类模型的方法。 (1) 从训练集\(S\)中有放回的随机选取数据集\(
第7章 集成学习与随机森林 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@friedhelm739 校对：@飞龙 假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成；因此，这个技术就叫做集成学习，一个集成学习算法就叫做集成方法。 例如，你可
作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（一） 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（四） 12）分类决策树C4.5 C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进
''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000(实际使用：10000) 测试集数量：10000（实际使用：1000) 层数：40 ------------------------------ 运行结果： 正确率：97% 运行时长：65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' #
导读：阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台，2018年广告营收超过1500亿，近乎占据中国广告市场收入的半壁江山。如何驱动这艘商业航母不断前行，阿里妈妈技术团队始终坚持技术创新驱动业务增长的战略，而 TDM 正是在这一战略指导下，由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研究、设计、应用从而创造巨大商业价值的创新算法典型代表。
模型简介 PLA MLP Linear Regression Logistic Regression Naive Bayes SVM KNN Decision Tree Random Forest A
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决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器。
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。
今天给大家介绍2019年6月发表在ACL上的论文“Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction”，该工作由新加坡科技设计大学StatNLP研究小组完成。该研究提出了一种以全依赖树作为输入的注意力引导图卷积网络（AGGCN）模型。该模型充分利用了依赖树中的信息，以便更好地提取出相关关系。
本文参考：模型融合的【机器学习】模型融合方法概述 概况有五个部分：Voting、Averaging、Bagging 、blending、Boosting、 Stacking（在多个基础模型的预测上训练一个机器学习模型）
从西瓜书和统计学习方法中学习了决策树的相关知识，同时在网上查找了树的知识点，最重要的是二叉树和树3种的遍历方式
常用机器学习算法汇总比较的最后一篇，介绍提升(Boosting)算法、GBDT、优化算法和卷积神经网络的基本原理、优缺点。
本论文旨在对常见的分类算法进行综合比较和评估，并探索它们在机器学习分类领域的应用。实验结果显示，随机森林模型在CIFAR-10数据集上的精确度为0.4654，CatBoost模型为0.4916，XGBoost模型为0.5425，LightGBM模型为0.5311，BP神经网络模型为0.4907，而经过100次迭代的深度学习模型达到了0.6308的精确度。相对于随机森林模型，CatBoost和XGBoost模型表现出更好的性能，而深度学习模型在CIFAR-10数据集上展现出卓越的性能。
随着大数据概念的兴起，以数据为基础的商业模式越来越流行，用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为，并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。单纯从机器学习的角度来说，做到精准预测很容易，但是结合具体业务信息并做出相应反应并不容易。预测精确性是核心痛点。
所谓“一个人可以走的很快，但一般不会长久”，这种感觉一直围绕着他，导致现在的想法和动力方向越来越模糊。
决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类预测模型。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类并作出决策。决策树有两大优点，一是决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；二是效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，但是预测的最大计算次数不能超过决策树的深度。一个简单的决策树例子如下所示：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 【课程安利】人工智能课程请往下戳 如果想了解和系统学习更多人工智能、机器学习理论和项目实践，CSDN学院中有一系列精品AI课，分为大课和小课，包含数学基础、P
来自俄罗斯在线搜索公司Yandex的CatBoost快速且易于使用，但同一家公司的研究人员最近发布了一种基于神经网络的新软件包NODE，声称其性能优于CatBoost和所有其他梯度增强方法。这是真的吗？让我们找出如何同时使用CatBoost和NODE！
在网站建设中，分类算法的应用非常的普遍。在设计一个电子商店时，要涉及到商品分类；在设计发布系统时，要涉及到栏目或者频道分类；在设计软件下载这样的程序时，要涉及到软件的分类；如此等等。可以说，分类是一个很普遍的问题。
在计算机科学中，树（英语：tree）是一种非线性的抽象数据类型（ADT）或是实现这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合
互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，形成了信息过载（informationoverload）的问题。 达观数据解决信息过载有几种手段：一种是搜索，在用户有明确的信息需求时，将意图转换为几个简短的关键字，将关键字提交到相应的搜索引擎，搜索引擎从海量的信息库中检索出相关信息返回给客户；另一种是推荐，根据用户喜好推送个性化的结果。
双亲结点或父节点(parent)：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点
本次文章将主要介绍fastText模型，首先会从模型的简介开始，然后进行模型原理分析，最后与Wordvec（跳字模型（Skip-Gram）、连续词袋模型（CWOB））做对比。
参考论文：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
要说到在数据库相关的知识中，最吸引人的是什么，估计 80% 以上的人都会脱口而出 索引 这个词。我们都知道，这玩意真的好用，非常方便，而且往往优化 MySQL 的第一步就是去建立索引。那么今天，我们就开始学习了解索引这一块的内容，首先当然还是与索引相关的概念。
本文将给出基于决策树的智能根因分析方法，针对多维找出导致问题的根因。做数据、搞AI一定要基于具体业务，不可脱离业务谈数据、算法，否则将得不偿失。
附注：除了以上两大类模型，还有半监督学习和强化学习等其他类型的机器学习模型。半监督学习是指在有部分标签数据的情况下，结合监督学习和无监督学习的方法进行模型训练。强化学习是指通过让计算机自动与环境交互，学习出如何最大化奖励的策略。
现在安卓面试，对于数据结构的问题也越来越多了，也经常看到别人发的面试题都是问什么红黑树，二叉树查找等，所以我们虽然不会马上就会各种难的面试题，但起码树的基础知识还是要会的，这样才能去进一步学。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76360294
树(Tree)是n(n≥0) 个结点的有限集。n=0 时称为空树。在任意一棵非空树中:
本文介绍了机器学习算法调优的一些常见方法，包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、遗传算法、粒子群优化、模拟退火、强化学习等。同时，还介绍了一些常见的机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升、神经网络等。文章还介绍了调优的一些常见策略，如交叉验证、正则化、超参数优化等。最后，文章介绍了一些具体的调优案例，以帮助读者更好地理解调优方法的应用。
有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。Y = f (X)，训练数据通常是(n×x,y)的形式，其中n代表训练样本的大小，x和y分别是变量X和Y的样本值。
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。
本文结构： 是什么？ 有什么算法？ 数学原理？ 编码实现算法？ ---- 1. 是什么？ 简单地理解，就是根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。
本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮，通常我们已经建立了一些预测效果较好的算法之后，如果想要得到更好的预测效果，一种思路就是将这些算法组成起来来获取更好的预测效果。在很多的机器学习算法竞赛中，获胜者的方案通常就是将一些效果较好的算法通过集成算法的方式组成起来而获胜的，最著名的当属2006年美国Netflix prize竞赛，获胜方通过融合了107种算法最终获得百万美元的奖金。本文将讨论最常用的几种集成算法: 投票分类器
树（Tree）是n（n≥0）个结点的有限集合，当n=0时，为空树；n>0时，为非空树。任意一棵非空树，满足：
霍夫曼编码（Huffman Coding），又译为哈夫曼编码、赫夫曼编码，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。
上节中我们讲解了决策树的使用： 机器学习三人行(系列八)----神奇的分类回归决策树(附代码) 本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮，通常我们已经建立了一些预测效果较好的算法之后，如果想要得到更好的预测效果，一种思路就是将这些算法组成起来来获取更好的预测效果。在很多的机器学习算法竞赛中，获胜者的方案通常就是将一些效果较好的算法通过集成算法的方式组成起来而获胜的，最著名的当属2006年美国Netflix prize竞赛，获
通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。
有监督学习：对具有概念标记（分类）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标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。
树(Tree)是一种抽象的数据结构，是一个数据的集合，集合中的数据组成了一个树状结构。例如上图，看起来像一棵倒挂的树，根朝上叶朝下。
bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。
现在，机器学习有很多算法。如此多的算法，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法，这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了！
线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！
餐厅评论中的三个例子来说明 ABSA 中方面aspect、注意力和句法之间的关系。Labeled edges表示依存关系，每个单词下的分数表示由LSTM分配注意力权重。具有高注意力权重的词在「红色框」中突出显示，括号中的词是目标方面target aspect，后面是它们的情感标签。
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