机器学习
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机器学习，模型介绍为主
jzwei023
这个作者很懒，什么都没留下…
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为啥word2vec的向量是静态的？
word2vec静态向量原创 2022-07-27 20:38:27 · 678 阅读 · 1 评论 -
GBDT小结
GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差（负梯度），这个残差就是一个加预测值后能得到真实值的累加量。比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差了6岁，即残差为6岁。那么在第二棵树里面我们把A的年龄设为6岁去学习，比如第二棵树的结论是5岁，则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里面把A的年龄设为1岁去学习，继续学。Boosting的最大好处在于，每一步的残差计算其实变相的增大了分错的instance的权重，而已经分对的instance则都趋于0。这样后面的树就能越来越专注那些前面被原创 2021-04-11 21:27:14 · 129 阅读 · 0 评论