机器学习

mxnet：结合R与GPU加速深度学习

何通 / 2016-04-07

近年来，深度学习可谓是机器学习方向的明星概念，不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中，大家除了关心模型的准确度，还常常希望能比较快速地完成模型的训练。一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因，R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包。 DMLC（Distributed (Deep) Machine……

机器学习

xgboost: 速度快效果好的boosting模型

何通 / 2015-03-04

在数据分析的过程中，我们经常需要对数据建模并做预测。在众多的选择中，randomForest, gbm和glmnet是三个尤其流行的R包，它们在Kaggle的各大数据挖掘竞赛中的出现频率独占鳌头，被坊间人称为R数据挖掘包中的三驾马车。根据我的个人经验，gbm包比同样是使用树模型的randomForest包占用的内存更少，同时训练速度较快，尤其受到大家的喜爱。在python的机器学习库sklearn……