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DAY 16
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DevOps

中台化轉型系列 第 16 篇

機器學習：演算法

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  • 線性代數
    • LR：邏輯迴歸(Logistic Regression)：
      預測事件發生的機率(y=1)，當特徵值與目標之間為非線性關係時將難以發揮效用。
    • FTRL：跟隨正則化領導者(Follow the Regularised Leader)
      結合了梯度下降演算法(FOBOS)和正則對偶平均演算法(RDA)，具備精度與特徵稀疏(Lasso)的優點。
    • MLR：多元線性迴歸(Multiple Logistic Regression)
  • 因數分解機
    • MF：矩陣分解(Matric Factorization)
    • FM：因數分解(Factorization Machines)
    • FFM：場域感知分解(Field-aware Factorization Machine)
  • 決策樹
    • GBDT：梯度提升樹(Gradient Boost Decision Tree)
    • XGBoost：極限梯度提升(Extreme Gradient Boosting)
    • LightGBM：輕量梯度提升(Light Gradient Boosting Machine)
      訓練速度快、記憶體使用率低、準確率高。

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