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    GBDT模型

    模型的基本原理不在赘述,仅结合scikit-learn中gbdt的实现,理清思路。 1 流程图 1.1 总体迭代过程 2 损失函数 2.1 GradientBoostingR...

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    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...

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    机器学习面试之MSE与CE的区别?

    MSE和CE是机器学习中常见的两种损失函数,在训练神经网络中,也经常用到,但是如何深刻地理解二者的异同,却不是容易轻松搞定的。本文从模拟面试的角度尝试对这一问题作出解读。 精...