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2021 iThome 鐵人賽
DAY
16
0
DevOps
中台化轉型
系列 第
16
篇
機器學習:演算法
13th鐵人賽
HO-HSUN
2021-09-16 21:52:23
703 瀏覽
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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iThome鐵人賽
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