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原创 天池金融风控 github 图床

Task1

原创 模型融合

任务5 模型融合stacking简单加权融合blendingboostingbagging将多个模型结果再放入模型中预测1.将特征放进模型中预测，并将预测结果作为新的特征加入原有特征中再经过模型预测结果（可以反复预测多次将结果加入最后的特征中）from sklearn.model_selection import KFold folds = KFold(n_splits...

原创 竞赛整理

原创 机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第十一章

第十一章目录11 - 1 - Prioritizing What to Work On11 - 2 - Error Analysis11 - 3 - Error Metrics for Skewed Classes11 - 4 - Trading Off Precision and Recall11 - 5 - Data For Machine Learning11 - 1 - P...

原创 机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第十章

第十章目录10 - 1 - Deciding What to Try Next10 - 2 - Evaluating a Hypothesis10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets10 - 4 - Diagnosing Bias vs. Variance10 - 5 - Regularization and Bia...

原创 机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第九章

第九章目录9 - 1 - Cost Function9 - 2 - Backpropagation Algorithm9 - 3 - Backpropagation Intuition9 - 4 - Implementation Note_ Unrolling Parameters9 - 5 - Gradient Checking9 - 6 - Random Initializati...

原创 机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第八章

第八章目录8 - 1 - Non-linear Hypotheses8 - 2 - Neurons and the Brain8 - 3 - Model Representation I8 - 4 - Model Representation II8 - 5 - Examples and Intuitions I8 - 6 - Examples and Intuitions II8...

原创 机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第七章

第七章目录7 - 1 - The Problem of Overfitting7 - 2 - Cost Function7 - 3 - Regularized Linear Regression7 - 4 - Regularized Logistic Regression7 - 1 - The Problem of Overfitting回归问题：如图第一个模型是一个一阶线性模...

原创 机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第六章

第六章目录6 - 1 - Classification6 - 2 - Hypothesis Representation6 - 3 - Decision Boundary6 - 4 - Cost Function6 - 5 - Simplified Cost Function and Gradient Descent6 - 6 - Advanced Optimization6 - ...

原创 机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第四章

第四章目录4 - 1 - Multiple Features4 - 2 - Gradient Descent for Multiple Variables4 - 3 - Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling4 - 4 - Gradient Descent in Practice II - Learning Rate4 - 5 ...

原创 机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第二章

视频笔记 第二章目录2 - 1 - Model Representation2 - 2 - Cost Function2 - 3 - Cost Function - Intuition I2 - 4 - Cost Function - Intuition II2 - 5 - Gradient Descent2 - 6 - Gradient Descent Intuition2 ...

原创 机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第一章

机器学习（Machine Learning）- 吴恩达（Andrew Ng）视频笔记 第一章目录*1 - 1 - Welcome (7 min)1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min)1 - 3 - Supervised Learning (12 min)1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min)*1 ...

原创 [Task3] XGBoost算法梳理

XGBoost算法梳理XGBoost自发布以来就受到了大家的关注，可以发现目前很多预测类竞赛的前几名解决方案中都经常出现XGBoost。很多选手都是在特征工程后直接通过XGBoost和lightGBM进行预测，一般调参后都能取得不错的效果。目录1. XGB2. CART树3. 算法原理4. 损失函数5.分裂结点算法5. 正则化6. 对缺失值处理7. RF, GBDT,...

原创 [Task2] GBDT算法梳理

GBDT算法梳理目录1. GBDT2. GBDT思想3. 负梯度拟合4. 损失函数5. 回归分类6. 多元分类7. 正则化8. 优缺点9. sklearn参数10. 应用场景1. GBDT2. GBDT思想3. 负梯度拟合4. 损失函数5. 回归分类6. 多元分类7. 正则化8. 优缺点9. sklearn参数10. 应用场景...

原创 [Task1]随机森林算法梳理

随机森林算法梳理目录1. 个体学习器概念2. 集成学习概念3. boosting bagging4. 结合策略(平均法，投票法，学习法)5. 随机森林思想6. 随机森林的推广7. 优缺点8. sklearn参数9. 应用场景个体学习器的概念个体学习器通常由一个现有的学习算法训练数据所产生，例如常见的svm、决策树、逻辑回归等。集成学习器概念由多个学习器构建并结合则形...