JavaShuo
欄目
標籤
推薦算法的多模型融合
時間 2021-01-12
標籤
推薦系統
简体版
原文
原文鏈接
目錄 1)線性加權融合法 2)交叉融合法(blending) 3)瀑布融合法 4)特徵融合法 5)預測融合法 6)分類器 Boosting 思想 多模型融合算法可以比單一模型算法有極爲明顯的效果提升。但是怎樣進行有效的融合,充分發揮各個算法的長處呢,這裏總結一些常見的融合方法: 1)線性加權融合法 線性加權是最簡單易用的融合算法,工程實現非常方便,只需要彙總單一模型的結果,然後按不同算法賦予不同
>>阅读原文<<
相關文章
1.
多模型融合推薦算法在達觀數據的運用
2.
推薦系統(模型融合)
3.
基於spark的多模型融合的推薦系統
4.
推薦系統入門-新聞推薦模型排序+模型融合
5.
推薦算法-GBDT與LR算法融合
6.
推薦算法——基於圖模型
7.
算法進階day3模型融合Stacking
8.
模型融合方法
9.
多任務融合的模型
10.
模型融合
更多相關文章...
•
ASP.NET MVC - 模型
-
ASP.NET 教程
•
PHP NULL 合併運算符
-
PHP 7 新特性
•
委託模式
•
算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
推薦算法
混合模型
推薦
融合
推薦算法入門
模板算法
不推薦,推薦Oakley
模型
推算
多模
NoSQL教程
PHP 7 新特性
PHP教程
算法
計算
設計模式
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
2.
Java 3 年,25K 多嗎?
3.
mysql安裝部署
4.
web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
5.
3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
6.
dataframe2
7.
ThinkFree在線
8.
在線畫圖
9.
devtools熱部署
10.
編譯和鏈接
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
多模型融合推薦算法在達觀數據的運用
2.
推薦系統(模型融合)
3.
基於spark的多模型融合的推薦系統
4.
推薦系統入門-新聞推薦模型排序+模型融合
5.
推薦算法-GBDT與LR算法融合
6.
推薦算法——基於圖模型
7.
算法進階day3模型融合Stacking
8.
模型融合方法
9.
多任務融合的模型
10.
模型融合
>>更多相關文章<<