正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使\(\beta=0\),当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增加了正则化项后,随着r的不断增加,原始的解空间会被不断压缩, 如果选择的\(\lambda\), 可以将最优点压缩到\(\tilde{\beta}\),从而得到复杂程度最小的模型. L2范数和损失

xgboost算法最近真是越来越火,趁着这个浪头,我们在最近一次的精准营销活动中,也使用了xgboost算法对某产品签约行为进行预测和营销,取得了不错的效果.说到xgboost,不得不说它的两大优势,一是准确率高,这次营销模型的AUC达到了94%:二是训练速度快,在几十万样本集,几十个特征的情况下,1分钟就可以训练完毕.到底是什么原因使得这门武功又快又准?下面就来简单分析一下. Xgboost的全称是Extreme Gradient Boosting,它是由华盛顿大学的陈天奇于2014年所创,由

xgb原理: https://www.jianshu.com/p/7467e616f227 https://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51206410 参数解释: https://www.jianshu.com/p/1100e333fcab GBDT原理 https://blog.csdn.net/xsqlx/article/details/51330627 解释得很详细的一个博客,同时与svm,lr进行比较,讲解了GBDT用于分类时的原理

参考资料: 珍藏版 | 20道XGBoost面试题 推荐系统面试题之机器学习(一) -----树模型 1. 简单介绍一下XGBoost2. XGBoost与GBDT有什么不同3. XGBoost为什么使用泰勒二阶展开4. XGBoost为什么可以并行训练5. XGBoost为什么快6. XGBoost防止过拟合的方法7. XGBoost如何处理缺失值8. XGBoost中叶子结点的权重如何计算出来9. XGBoost中的一棵树的停止生长条件10. RF和GBDT的区别11. XGBoost如何处

小夕从7月份开始收到第一场面试邀请,到9月初基本结束了校招(面够了面够了T_T),深深的意识到今年的对话系统/chatbot方向是真的超级火呀.从微软主打情感计算的小冰,到百度主打智能家庭(与车联网?)的DuerOS和UNIT,到渗透在阿里许多产品的全能型智能客服小蜜,以及腾讯的小微和搜狗的汪仔,更不必说那些大佬坐镇的独角兽公司了,小夕深感以对话为主战场的NLP之风在工业界愈演愈烈,吓得小夕赶紧码了这篇文章. 1. 扫盲 对话的概念很大,从输入形式上分为文本和语音,本文当然只考虑文本.从对话目的

热身:分类问题若干策略 SVM, LR, Decision Tree的比较 同样是分类:SVM.LR.决策树,三者之间有什么优劣势呢? 答:Are decision tree algorithms linear or nonlinear: nonlinear! 更接近 "神经网络". 一.与"判别式分类"的比较 Ref:逻辑回归,决策树,支持向量机 选择方案 逻辑回归 LR LR的优势: 对观测样本的概率值输出 实现简单高效 多重共线性的问题可以通过L2正则化来应对

林牧 SA16222166 课程目标 课程安排 A1a A2 A3 项目集成 环境搭建 其他方面的收获 本课心得 课程目标 通过实现一个医学辅助诊断的专家系统原型,具体为实现对血常规检测报告OCR识别结果,预测人物的年龄和性别,学习机器学习的常见算法,重点分析神经网路,理解和掌握常用算法的使用. 课程安排 A1a 神经网络实现手写字符识别系统 A2 血常规检验报告的图像OCR识别 A3 根据血常规检验的各项数据预测年龄和性别 Pull Request A1a 该项目属于神经网络中的"Hello

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,

本文由云+社区发表 作者:腾讯技术工程 导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本

此文献给对数据有热情,想长期从事此行业的年轻人,希望对你们有所启发,并快速调整思路和方向,让自己的职业生涯有更好的发展. 根据数据应用的不同阶段,本文将从数据底层到最后应用,来谈谈那些数据人的必备技能. 1.大数据平台 目前很火,数据源头,各种炫酷新技术,搭建Hadoop.Hive.Spark.Kylin.Druid.Beam~,前提是你要懂Java,很多平台都是用Java开发的. 目前很多企业都把数据采集下来了,对于传统的业务数据,用传统的数据是完全够用的,可是对于用户行为和点击行为这些数据或

Social Role-Aware Emotion Contagion in Image Social Networks 社会角色意识情绪在形象社交网络中的传染 1.摘要: 心理学理论认为,情绪代表了一个人的认知系统(1927年)的精神状态和本能反应. 情绪是一种复杂的情绪状态,它会导致影响我们行为的生理和心理变化. 本文研究了社交网络中情绪感染的一个有趣问题. 特别地,通过使用图像社交网络(Flickr)作为我们研究的基础,我们试图揭示用户的情绪状态如何影响彼此,以及用户在社交网络中的位置如何

遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型(GMM) 一.前言 我的博客仅记录我的观点和思考过程.欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解. 本文参考了网络上诸多资料,特别是B站UPshuhuai008的视频,讲解东西也是我最喜欢的方式:从多个角度阐述和理解问题. 二.理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3.算法(Algorithm) Model 题外话:所谓模型,就是建模的过程,也是我们对现实(已观测)的一种假设,比如前几篇介绍SVM,LR

阅读前提:有一定的机器学习基础, 本文重点面向的是应用,至于机器学习的相关复杂理论和优化理论,还是多多看论文,初学者推荐Ng的公开课 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information r

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description

对于异常数据,SVM比LR更好 SVM的优缺点: 优点:1.提供非常精确的分类器 2.更少的过拟合(因为有L2正则化项0.5||w||2),对噪声数据更加鲁棒(因为损失函数的原因) 缺点:1.SVM是一个二分类器,要多分类器需要采用1vs1或者1vs all ,(尼莫... 2.SVM对大规模训练样本难以实施,compute expensive ,thus run low

转自:https://www.quora.com/What-are-the-advantages-of-different-classification-algorithms There are a number of dimensions you can look at to give you a sense of what will be a reasonable algorithm to start with, namely: Number of training examples Dim

两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项

之前一篇博客中介绍了Logistics Regression的理论原理:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6616680.html. 在大大小小的面试过程中,经常会有这个问题:"请说一下逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)之间的相同点和不同点".现在整理一下,希望对以后面试机器学习方向的同学有所帮助. (1)为什么将LR和SVM放在一起来进行比较? 回答这个问题其实就是回答LR和SVM有什么相同点. 第一,LR和SVM都是分类算法. 看到这里很

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_818f5fde0102vvpy.html 在大大小小的面试过程中,多次被问及这个问题:“请说一下逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)之间的相同点和不同点”.第一次被问到这个问题的时候,含含糊糊地说了一些,大多不在点子上,后来被问得多了,慢慢也就理解得更清楚了,所以现在整理一下,希望对以后面试机器学习方向的同学有所帮助(至少可以瞎扯几句,而不至于哑口无言ha(*^-^*)). (1)为什么将LR和SVM放在一起来进行比较? 回

首先,SVM和LR(Logistic Regression)都是分类算法.SVM通常有4个核函数,其中一个是线性核,当使用线性核时,SVM就是Linear SVM,其实就是一个线性分类器,而LR也是一个线性分类器,这是两者的共同之处. 不同之处在于,第一,LR只要求计算出一个决策面,把样本点分为两类就行了,不要求分得有多好:而Linear SVM要求决策面距离两个类的点的距离要最大. 第二,Linear SVM只考虑边界线附近的点,而LR要考虑整个样本所有的点,如果增加一些样本点,只要这些样本点