06151注:如果上述連結無法訪問或者下載速度過慢,可以看文末,已上傳至百度雲,方便下載MS-NAS 在mIoU和DSC方面提升的同時,減少了計算資源...
Factorization Machines(FM)模型如下所示,具有以下幾個優點:模型公式前兩項為一個線性模型,相當於LR模型的作用第三項為一個二次交叉項,能夠自動對特徵進行交叉組合透過增加隱向量,模型訓練和預測的計算複雜度降為了O(N)...
trees=Noneself...
清楚了這一點之後,我們便可以參考邏輯迴歸,單樣本的損失函式可以表達為交叉熵:假設第k步迭代之後當前學習器為,將的表示式帶入之後, 可將損失函式寫為:可以求得損失函式相對於當前學習器的負梯度為:可以看到,同迴歸問題很類似,下一棵決策樹的訓練樣...
而 GBDT 採用 CART 樹作為基分類器,其每輪樹的特徵擬合都是對特徵空間做平行於座標軸的空間分割,所以自帶特徵選擇和可解釋性,GBDT 即可處理分類問題也可解決迴歸問題,只是其統一採用迴歸思路進行求解(試想,如果不將分類轉換為迴歸問題...