发简信
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逻辑回归LR总结
1. LR原理 逻辑回归是二分类模型，本质是线性分类器（wx+b=0）。但是，它将特征的线性组合作为自变量，然后利用sigmoid函数将其映射到（0，1）上，映射后的值是y=...
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机器学习基础（1）- ROC曲线理解本文用于理解ROC曲线的定义，绘制过程及其应用实现，主要用于自我温习回顾基础 基本目录如下： 什么是ROC曲线？1.1 ROC曲线的历史1.2 ROC曲线的定义1.3 ROC...
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极简佛系算卦工程师～
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DNN算法总结一.DNN前向传播算法 二.DNN反向传播算法 三.损失函数和激活函数的选择 对数似然函数和交叉熵函数在二分类的情况下形式是几乎一样的，可以说最小化交叉熵的本质就是对数似然函...
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将Leetcode算法题按照分类进行总结分析
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哔哩哔哩：李文举说
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深入浅出--梯度下降法及其实现梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现Further reading 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而...
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耐心是美德 Radical Transparency
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suxuer--华为算法
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机器学习面试之LR与SVM的异同一、逻辑回归LR （1）模型表达式： （2）损失函数： （3）参数估计： （4）关于LR的一些提问： （a）逻辑回归为什么使用极大似然函数作为损失函数？ 极大似然函数与对数...
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机器学习面试005—决策树
1. 请问（决策树、随机森林，Boosting、Adaboot）GBDT和XGBoost的区别是什么？ Ans：①首先，随机森林是一个包含多个决策树的分类器；AdaBoost...
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机器学习面试之逻辑回归输出的值是真实的概率吗？逻辑回归作为被广泛使用的二分类模型，面试中自然是不可缺少的。但要深刻理解逻辑回归又不是那么容易的，比如说，逻辑回归输出的值是0到1之间的值，这个值是真实的概率吗？逻辑回归为什...
