机器学习

CatBoost算法 CatBoost是一种梯度提升树（GBDT）算法，由Yandex团队开发。它具有自适应学习率和类别特征处理，能够处理分类和回归问题，并在多个数据集上表现良好。

当涉及到机器学习文本分类问题时，有许多关键技术可以应用。这些技术可以帮助从业者更好地理解问题的本质，并选择合适的方法来解决文本分类任务。 一、特征提取技术 在文本分类问题中，特征提取是一个重要的步骤，

概述： LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种用于解决分类和回归问题的梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBM）算法。

XGBoost算法简介 XGBoost是一种高效的机器学习算法，它结合了梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）和正则化方法。

集成学习是一大类模型融合策略和方法的统称，其中包含多种集成学习的思想。集成学习一般可分为以下3个步骤。 （1）找到误差互相独立的基分类器。 （2）训练基分类器。 （3）合并基分类器的结果。

特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工 程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型 使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现 数据的过程。

为了充分利用凸优化中一些高效、成熟的优化方法，比如共轭梯度、拟牛顿法等，很多机器学习方法都倾向于选择合适的模型和损失函数，以构造一个凸函数作为优化目标。但也有很多模型（比如神经网络）的优化目标