机器学习：演算法

  • 线性代数
    • LR：逻辑回归(Logistic Regression)：
      预测事件发生的机率(y=1)，当特徵值与目标之间为非线性关系时将难以发挥效用。
    • FTRL：跟随正则化领导者(Follow the Regularised Leader)
      结合了梯度下降演算法(FOBOS)和正则对偶平均演算法(RDA)，具备精度与特徵稀疏(Lasso)的优点。
    • MLR：多元线性回归(Multiple Logistic Regression)
  • 因数分解机
    • MF：矩阵分解(Matric Factorization)
    • FM：因数分解(Factorization Machines)
    • FFM：场域感知分解(Field-aware Factorization Machine)
  • 决策树
    • GBDT：梯度提升树(Gradient Boost Decision Tree)
    • XGBoost：极限梯度提升(Extreme Gradient Boosting)
    • LightGBM：轻量梯度提升(Light Gradient Boosting Machine)
      训练速度快、记忆体使用率低、准确率高。

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