在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章，转载记录一下： GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做 ...
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2016-08-18 14:27:12
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Dear Dr. or Prof. XXXX (family name of the Editor or Editor-in-Chief who issued the decision letter), Thank you very much for your letter and advice. ...
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2016-07-31 22:08:27
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最近花了一些时间学习了Scala和Spark，学习语言和框架这样的东西，除了自己敲代码折腾和玩弄外，另一个行之有效的方法就是阅读代码。MLlib正好是以Spark为基础的开源机器学习库，便借机学习MLlib是如何利用Spark实现分布式决策树。本文主要是剖析MLlib的DecisionTree源码，假设读者已经入门Scala基本语法，并熟悉决策树的基本概念，假如您不清楚，可以参照Coursera上两...
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2016-07-15 20:55:18
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Ensemble Learning 集成学习是组合多个模型来共同完成一个任务的方法，每个模型可以叫做基学习器，集学习器通过现有的学习算法从训练数据中训练得到，常见的如 Decision Tree 与 Neural Network ，衡量集成学习主要有两个指标： 准确性：即个体学习器要有一定的准确性，... ...
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2016-07-12 17:08:46
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在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章，转载记录一下： GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又 叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论 累加起 ...
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2016-07-01 22:50:34
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【转载自：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html】 前言 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图 ...
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2016-06-29 23:33:41
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本文目的 最近一段时间在Coursera上学习Data Analysis，里面有个assignment涉及到了决策树，所以参考了一些决策树方面的资料，现在将学习过程的笔记整理记录于此，作为备忘。 算法原理 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可 ...
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2016-06-28 09:24:13
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PRML Study Note - Chapter 1.5 : Decision Theory ...
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2016-06-21 06:27:50
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Learning to Track: Online Multi-Object Tracking by Decision Making ICCV 2015 S ...
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2016-06-18 16:51:17
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On the EF team we made a late decision to add some support for interception and logging of generated SQL in EF6. To this end recent checkins have adde... ...
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数据库 时间：
2016-05-21 14:18:32
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