Expander: Google基于图的机器学习平台

最近(2016年10月),机器学习取得了重大进展,使计算机系统能够解决复杂的现实问题。 这些进步之一是Google的研究部门构建的大型基于图的机器学习平台Expender。许多Google产品和功能的技术背后,都在使用Expender。如Inbox中的提醒,Allo中的智能消息回复,与深层神经网络结合为Google Photos中的最新图像识别系统提供动力。

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随机森林和GBDT

  • 随机森林是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定(如果是回归树则取平均)。
  • GBDT是以决策树为基学习器的迭代算法,注意GBDT里的决策树都是回归树而不是分类树。Boost是”提升”的意思,一般Boosting算法都是一个迭代的过程,每一次新的训练都是为了改进上一次的结果。

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大话逻辑回归

如果只能学习一个算法的话,我选择逻辑回归。

讲个笑话,逻辑回归既不讲逻辑,也不是回归。

本文目的是以大白话的方式介绍逻辑回归。我们先简要以公式的方式回顾什么是逻辑回归,如何训练。然后,我们用大白话的方式重新解释一次逻辑回归。最后,我们介绍逻辑回归和大脑的关系。

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