在“卷积神经网络”中我们探究了如何使用二维卷积神经网络来处理二维图像数据。在之前的语言模型和文本分类任务中，我们将文本数据看作是只有一个维度的时间序列，并很自然地使用循环神经网络来表征这样的数据。其实…
异常的分类 时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts…
分层时间记忆算法(Hierarchical Temporal Memory)，全称HTM Cortical Learning Algorithms是由Numenta公司发表的新一代人工智能算法。HTM算法旨在模拟新大脑皮层的工作原理，将复杂的问题转化为模式匹配与预测。正…
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，是Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征)，也是基于梯度提升决策树的机器学习框架。 CatBoost简介 CatBoost这个名字…
上一篇文章介绍了一个梯度提升决策树模型XGBoost，这篇文章我们继续学习一下GBDT模型的另一个进化版本：LightGBM。LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员，由微软提供，它和XGBoost一样是对GBDT的高效实现，原理…
在上一篇Boosting方法的介绍中，对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。 什么是XGBoost? 全称：eXtreme Gradient Boosting 作者：陈天奇(华盛顿…
集成学习 集成学习是通过训练弱干个弱学习器，并通过一定的结合策略，从而形成一个强学习器。有时也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（committee-based learning）等。 集…
Confusion Matrix 混淆矩阵 在机器学习领域，混淆矩阵（confusion matrix），又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matc…
什么是K-近邻算法？ K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，…
先前的文章中介绍了基于密度的聚类方法DBSCAN，今天要学习的是HDBSCAN。单从名字上看，两者必然存在一定的关系。我们先来看看官方的介绍： HDBSCAN - Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applicati…
