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加速lgbm的预测速度
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收集、整理其他技术与gbdt的融合,期望既能保留其他技术所带来的效果提升,又能保留gbdt模型的良好可解释性
GNN_Notes
图神经网络(GNN)学习笔记
Graphx_Notes
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ML_imblearn
类别不平衡学习,包括采样、代价敏感学习、决策输出补偿以及集成学习等内容
ML_Notes
机器学习算法的公式推导以及numpy实现
pipenlp
以Pipeline的方式构建NLP任务,包括文本清洗、关键词提取、特征抽取、文本分类等任务
Stacking_Ensembles
Stacking classification and regression
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基于gensim对BOW,TFIDF,LDA,LSI,W2V等传统的文本表示模型进行简单的封装,并添加了chi2,互信息等特征选择方法
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