本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。
GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。
点击率预估模型涉及的训练样本一般是上
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2024-04-19 06:35:58
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LR脚本实践：关于lr中exit(-1)和return 0的区别exit(-1):从当前action里面exit(-1)所在行，当前迭代里面直接退出来，终止运行；return 0：忽略当前action里面return 0后面的脚本，直接运行下一个action，以及下一个迭代；比如做了个测试：Acti...
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2015-05-22 19:11:00
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logisitic回归 是一个学习算法 用在监督学习的问题中 ， 当输出的y标签是0或是1的时候 是一个二分类的问题这是一个logistic模型 w b 是这个模型的参数 这是一个线性回归的问题 在这里我们想输出的Y的概率应该是在0和1之间的 而不应是是大于1或是为一个负数 所以我们使用了一个sigmoid函数 如图中所示 这样使得输出的y介于0和1 之间这是关于logistic函数的一个具体过程
一、LR与SVM的相同点：都是有监督的分类算法；如果不考虑核函数，LR 和 SVM 都是线性分类算
原创
2022-07-18 11:26:03
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0.前言逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。在线学习算法：LR属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。LR适用于各项广义上的分类任务，例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点击率（二分类）、用户违
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2024-02-16 09:55:57
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作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。1.从机器学习三要素的角度1.1 模型本质上来说，他们都是监督学习，判别模型，直接对数据的分布建模，不尝试挖据隐含变量，这些方面是大体相同的。但是又因为一个是线性模型，一个是非线性模型，因此其具体模型的结构导致了VC维的不同：其中，Logistic Regression作为线性分类器，它的VC维是d+1，而 GBDT 作为boost
原创
2021-02-04 13:32:45
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作者：杜博亚，阿里算法工程师，复旦大学计算机硕士，BDKE 之光。1.从机器学习三要素
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2022-08-16 10:37:40
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一、参数 1. 在LR函数中可以直接使用参数。常见的有关联参数和参数化参数。 2. 保存为参数的函数常
原创
2022-07-20 06:59:42
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格局非常大的模型对比。
原创
2021-07-24 10:56:04
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2015-05-05 18:32:00
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一道LeetCode OJ上的题目，要求设计一个LRU（Least Recently Used）算法，题目描述如下：Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set.get(key) -
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2024-09-18 19:10:24
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LR性能测试分析流程一、 判断测试结果的有效性（1）在整个测试场景的执行过程中，测试环境是否正常。（2）测试场景的设置是否正确、合理。（3）测试结果是否直接暴露出系统的一些问题。（4）确定测试结果有效之后，就要对测试数据进行深入的分析。二、 分析思路（1）分析原则：由外到内，由表到里，层层深入。拆分问题
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2024-04-12 22:19:48
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# 线性回归模型（LR模型）在Python中的应用
线性回归（Linear Regression）是一种基础且常用的统计分析方法，用于研究自变量（独立变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系。在机器学习与数据科学领域，线性回归被广泛应用于预测与模型构建方面。本文将通过代码示例，介绍如何在Python中实现线性回归模型。
## 什么是线性回归？
线性回归的目标是寻找一个线性方程，通过该方程将自
原创
2024-09-09 06:50:44
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# Python安装线性回归（LR）
线性回归（Linear Regression）是一种基本的线性模型，用于描述变量之间的关系。在Python中，使用`scikit-learn`库可以轻松实现线性回归模型的构建、训练和预测。以下是Python安装和使用线性回归模型的详细说明。
## 1. 安装Python和相关库
在使用线性回归之前，首先需要确保你的环境中安装了Python以及相关的第三方
# Python中的LR算法
## 前言
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中最常用的分类算法之一，其主要应用于二分类问题。它使用一个线性回归模型和一个sigmoid函数，将输入映射为0和1之间的概率值，根据概率值进行分类。
在本文中，我们将介绍Python中如何使用逻辑回归算法进行分类。我们将从理论上介绍逻辑回归算法的原理，并使用Python代码实现一个简单的二分
原创
2023-09-14 03:23:31
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# 如何用Python实现Logistic Regression（LR）算法
## 摘要
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现Logistic Regression（LR）算法。LR是一种经典的机器学习算法，常用于二分类问题。我们将通过示例代码和步骤详细解释如何实现LR算法，适合初学者入门学习。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --
原创
2024-03-12 06:05:02
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# 如何在Python中实现逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在本教程中，我将指导你通过以下步骤来实现一个基本的逻辑回归模型。
## 实现流程
我们将逻辑回归的实现分成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
原创
2024-10-17 13:35:37
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在Python中对象之间比较是否相等可以用==，也可以用 is。因此也容易造成一些理解上的模糊，那两者是否有所区别呢？在介绍is 与 == 的区别之前，首先要了解一下Python中对象的三个基本要素：Id：身份标识，内存地址，用来唯一标识一个对象Type：数据类型Value：值 is 比较的是两个对象的 Id 是否相同，也就是比较两个对象是否为同一个实例对象，是否指向同一个内存地址，is
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2023-09-25 08:46:02
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计算机和Python概述一、什么是计算机？①中央处理器(CPU) (1)作用：计算机的大脑，从内存获取指令然后执行这些指令。 (2)组成：控制器和运算器。 (3)核：完成读取和执行指令的部分。②字节与比特 (1)比特：计算机通过开关的开闭来表示数值0、1，这些数是二进制数系统中的数，成为比特。 (2)字节：计算机中最小的存储单元。 (3)换算：一字节等于八比特。(1Byte=8bits)③存储器
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2023-09-24 18:03:51
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1.Python介绍 Python创始人为"龟叔",写于1989年,现作为排名第4的编程语言.2、python的历史 在2008年相继推出了2.X以及3.X的版本,其中2.x的版本在2020年后讲不在提供后续服务. python2与python3的区别 &nb
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2024-01-12 14:20:14
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