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最最最实用的工具荟萃收录，没有之一，欢迎补充....

无论是XGBoost还是其他的Boosting Tree，使用的Tree都是cart回归树，这也就意味着该类提升树算法只接受数值特征输入，不直接支持类别特征，默认情况下，x...

先前的文章中介绍了基于密度的聚类方法DBSCAN，今天要学习的是HDBSCAN。单从名字上看，两者必然存在一定的关系。我们先来看看官方的介绍： HDBSCAN – Hier...

随着移动互联网的普及和快速发展，手机成了互联网行业最大的流量分发入口。以及随着5G的快速发展，未来越来越多的“端”也会如雨后春笋般快速兴起。而“快”作为互联网的生存之道，为...

优秀的团队很少是由全明星组成，更有可能是是由不同类型的成员搭配而成。 团队成员的能力互补，将团队的综合实力最大化的发挥出来，因此你需要合理配置团队成员。 合理配置团队的第一...

CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，是Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(...

上一篇文章介绍了一个梯度提升决策树模型XGBoost，这篇文章我们继续学习一下GBDT模型的另一个进化版本：LightGBM。LigthGBM是boosting集合模型中的...

我们在设计软件的时候，是想尽可能降低用户的认知成本。五线谱也不例外，在设计之初肯定也是想方设法让大家很容易就学会的。笔者和大部分弹吉他的童鞋一样，以前也是从来不看五线谱的，...

在上一篇Boosting方法的介绍中，对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。 全称：eXtreme Gr...

在数学上，随机过程被定义为一族时间随机变量，即{x(t),t∈T},其中T表示时间t的变动范围。当T={0,±1,±2,…}时，此类随机过程x(t)是离散时间t的随机函数，...

集成学习是通过训练弱干个弱学习器，并通过一定的结合策略，从而形成一个强学习器。有时也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（...

在前面的文章中介绍了基本的线性回归模型属于全局的模型（除局部加权线性回归外），在线性回归模型中，其前提是假设全局的数据之间是线性的，通过拟合所有的样本点，训练得到最终的模型...

主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我...

在处理较为复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归算法通常会出现预测精度不够，如果模型中的特征之间有相关关系，就会增加模型的复杂程度。当数据集中的特征之间有较强的线性相关性时...

逻辑回归算法的名字里虽然带有“回归”二字，但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的。简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 ...

Scikit-learn 秘籍 第五章 模型后处理...