理解 XGBoost
XGBoost是当前炙手可热的算法，适合抽象数据的分析问题，在Kaggle等比赛中率获佳绩。市面上虽然有大量介 … Continue reading “理解 XGBoost”
标签：训练
使用数据增强技术提升模型泛化能力
在《 提高模型性能，你可以尝试这几招… 》一文中，我们给出了几种提高模型性能的方法，但这篇文章是在训练数据集不 … Continue reading “使用数据增强技术提升模型泛化能力”
分布式Tensorflow在Deep CTR模型上的实践
最近终于把deep模型推上线， 距离之前训练出sparse LR模型并上线已经过去了半年的时间。是时候总结一下 … Continue reading “分布式Tensorflow在Deep CTR模型上的实践”
超越容器化，爱奇艺深度学习云平台的实践及优化
写在前面 深度学习技术在图像处理上取得了巨大成功，替代了许多传统的图像处理算法。爱奇艺视频业务线 … Continue reading “超越容器化，爱奇艺深度学习云平台的实践及优化”
观远AI实战 | 机器学习系统的工程实践
「观远AI实战」 栏目文章由观远算法天团倾力打造，观小编整理编辑。这里将不定期推送关于机器学习， … Continue reading “观远AI实战 | 机器学习系统的工程实践”
教程 | 图像分类: Caltech 256数据集
Caltech 256是什幺？ Caltech 256数据集是加利福尼亚理工学院收集整理的数据集 … Continue reading “教程 | 图像分类: Caltech 256数据集”
MXNet 实现 TensorFlow 训练模拟量化方法
MXNET-Scala TrainQuantization Simpfly implementa … Continue reading “MXNet 实现 TensorFlow 训练模拟量化方法”
自然语言处理的 ImageNet 时刻已经到来！
词向量（word vectors）是自然语言处理的核心表征（representation）技术，它长期统治着自 … Continue reading “自然语言处理的 ImageNet 时刻已经到来！”
机器学习算法Boosting
机器学习通常会被分为2大类：监督学习和非监督学习。在监督学习中，训练数据由输入和期望的输出组成，然后对非训练数 … Continue reading “机器学习算法Boosting”
神经网络 – 序列预测LSTM神经网络落后
我正在尝试实现猜测游戏,其中用户猜测硬币翻转和神经网络试图预测他的猜测(当然没有后见之明的知识).游戏应该是实 … Continue reading “神经网络 – 序列预测LSTM神经网络落后”