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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第06章 决策树 -
训练和损失函数部分有点小错误
这个损失函数是合理的，因为当t接近0时，-log(t)变得非常大，所以如果模型估计一个正例概率接近于 0，那么损失函数将会很大，同时如果模型估计一个负例的概率接近 1，那么损失函数同样会很大。 另一方面，当接近于 t接近1 时，-log(t)接近 0，所以如果模型估计一个正例概率接近于1，那么损失函数接近于0，同时如果模型估计一个负例的概率接近0，那么损失函数同样会接近于0， 这正是我们想的。《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第04章 训练模型
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子曰：“学而时习之，不亦说乎？有朋自远方来，不亦乐乎？人不知而不愠，不亦君子乎？”
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如果阅读过，总会思考一下，记录下来，多年后翻阅起来应该也会莞尔一笑吧
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做过职业经理人的码农<br>在做IT职业讲师的大叔<br>喜欢编程<br>喜欢逆向<br>浸淫于金融 安全 电商 社区 教育等领域
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80后，湖南人，现居北京，传统行业创业者。我是tony，在北京为您讲述值得关注的商业故事。微信公号：商业咖啡馆，敬请关注！
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文莹自我介绍<br><br>【个人标签】<br>国家认证的视觉记录师<br>萤火虫视觉开心营创始人<br>剽悍品牌特训营成员<br>优视觉设计院成员<br><br>【我能提供】<br>001视觉记录（视觉同传）<br>002书籍、公众号、文章、课程等配图服务<br>003视觉设计（视觉笔记、金句日签、自我介绍视觉化，胖胖字名字设计）<br><br>微信号：wenying-jerman2 (加好友请发暗号【视觉笔记找文莹】）
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有一点小错误，多标签分类那里
比方说，这个分类器被训练成识别三个人脸，Alice，Bob，Charlie；然后当它被输入一张含有 Alice 和 Bob 的图片，它应该输出[1, 0, 1]（意思是：Alice 是，Bob 不是，Charlie 是）。
应该是输入一张含有Alice和Charlie的图片吧《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第03章 分类
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