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…
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，…
在前面介绍的DBSCAN算法中，有两个初始参数Eps（邻域半径）和minPts(Eps邻域最小点数)需要手动设置，并且聚类的结果对这两个参数的取值非常敏感，不同的取值将产生不同的聚类结果。为了克服DBSCAN算法这一缺点，提…
K-Means算法和Mean Shift算法都是基于距离的聚类算法，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，当数据集中的聚类结果是非球状结构时，基于距离的聚类算法的聚类效果并不好。 与基于距离的聚类算法不同的是…
ISODATA算法（Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm，迭代自组织数据分析方法）和K-Means算法是相似的算法，都是属于无监督的聚类分析方法，但是 在之前介绍的K-Means算法中，有两大缺…
在Apriori算法的学习中，我们了解到Apriori算法需要不断生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对，I/O是很大的瓶颈。为了解决这个问题，FP-Growth利用了巧妙的数据结构，无论多少数据，只需要扫描两次数据…
在前面的文章中介绍了基本的线性回归模型属于全局的模型（除局部加权线性回归外），在线性回归模型中，其前提是假设全局的数据之间是线性的，通过拟合所有的样本点，训练得到最终的模型。然而现实中的很多问题是非…
在处理较为复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归算法通常会出现预测精度不够，如果模型中的特征之间有相关关系，就会增加模型的复杂程度。当数据集中的特征之间有较强的线性相关性时，即特征之间出现严重的多重…
Affinity Propagation算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网…
