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BDT: Boosting 决策表
录制于:

| 作者 娄寅 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年2月26日 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。
44:26

概要
本次讲座将介绍一种新的 Boosting 方法:Boosted 决策表。我们会介绍学习决策表的方法并讨论为什么决策表比标准的决策树更适合 Gradient Boosting 框架。我们还会介绍一种高效的数据结构来存储及表示决策表,从而减少预测阶段的时间开销。最后我们会用 LinkedIn news feed 作为实际案例讨论决策表在实践中的应用。

个人简介

娄寅,Airbnb机器学习工程师,娄寅博士毕业于康奈尔大学,现就职于 Airbnb 担任机器学习工程师。他一直从事监督式学习,特别是模型可理解性的研究,并在 KDD、JCGS 等相关会议和杂志上发表多篇论文。他也是 ICML、KDD、CIKM 等机器学习和数据挖掘会议的程序委员会委员。

QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会,每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来,已经有超万名高级技术人员参加过QCon大会。QCon内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向5年以上的技术团队负责人、架构师、工程总监、高级开发人员分享技术创新和最佳实践。

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