数值分析——绪论及误差分析 数值分析——绪论及误差分析[#%E6%95%B0%E5%80%BC%E5%88%86%E6%9E%90%E7%BB%AA%E8%AE%BA%E5%...
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机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析
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2021 虽泥土高溅，却也水波温柔2021 虽泥土高溅，却也水波温柔 序言 终于等到你的到来，你好，2022。 2021也许在未来很长的时间里面，都是极其难忘苦逼的一年。在黑暗的泥沼中寻回自己，从满怀希望的意...
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.NET C# 教程初级篇 1-1 基本数据类型及其存储方式
.NET C# 教程初级篇 1-1 基本数据类型及其存储方式 全文目录 （博客园）.NET Core Guide[https://www.cnblogs.com/Warren...
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【机器学习】数值分析（1）—— 任意方程求根任意方程求根 1.简介 方程和函数是代数数学中最为重要的内容之一，从初中直到大学，我们都在研究着方程与函数，甚至我们将图形代数化，从而发展出了代数几何、解析几何的内容。而在方...
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十天学会计算机科学之操作系统——进程管理01
进程管理01 进程的概念 进程是计算机中一个非常重要的概念，在整个计算机发展历史中，操作系统中程序运行机制的演变按顺序大致可以分为： 单道程序：通常是指每一次将一个或者一批程...
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.NET Core 技术指南目录
.NET Core技术开发指南 公告 因本人时间精力所限，更具自身水平能力之限制，望能找到同样热爱分享、热爱C#的小伙伴一同维护本仓库及进行内容上的勘误，若有同道中人，请联系...
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ASP.NET Core 基于JWT的认证(一)
导读 Json web token (JWT), 是为了在网络应用环境间传递声明而执行的一种基于JSON的开放标准（(RFC 7519).该token被设计为紧凑且安全的，特...
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《图解TCP/IP》之IP协议1.IP即网际协议 TCP/IP的心脏是互联网层。这一层主要由IP和ICMP两个协议组成。 1.IP相当于OSI参考模型中的第三层 网络层的主要作用是“实现终端节点之间的通信...
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全内容集概述
概述 该系列文章将和机器学习文章同步更新，在阅读该系列文章前，我默认大家都是懂得高等数学、线性代数、概率论等数学基础知识，该系列文章每一章都将包含3个板块—— 博客内容详...
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@ArvinLiu_8422 不叫推导，是优化
机器学习（5）——代价函数误差分析
代价函数简介 代价函数(Cost Function),通常也被称为损失函数(Loss Function)。这类函数是机器学习乃至整个数据科学学科中最为重要的一类函数模型，...
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@ArvinLiu_8422 是的。
机器学习（5）——代价函数误差分析
代价函数简介 代价函数(Cost Function),通常也被称为损失函数(Loss Function)。这类函数是机器学习乃至整个数据科学学科中最为重要的一类函数模型，...
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总结：常见算法工程师面试题目整理(二)接着上回写的《总结：常见算法工程师面试题目整理(1)》,继续填接下来的坑。 11.boost算法的思路是什么样的？讲一下你对adaboost 和 gbdt的了解？ 答：boo...
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@公众号：ml_trip<br>@github : <a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fsladesha" target="_blank">https://github.com/sladesha</a>
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机器学习（6）——凸优化理论(一)
概述 凸优化，或叫做凸最优化，凸最小化，是数学最优化的一个子领域，研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。凸优化在某种意义上说较一般情形的数学最优化问题要简单，譬如在凸优化...
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机器学习（5）——代价函数误差分析代价函数简介 代价函数(Cost Function),通常也被称为损失函数(Loss Function)。这类函数是机器学习乃至整个数据科学学科中最为重要的一类函数模型，...
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机器学习（4）——广义线性回归函数模型 在前面我们探讨了普通的线性回归，这次我们来讨论广义线性回归，通常也被称为 Logistic回归 ，我们先回忆一下线性回归的函数模型： 这个函数在表示的是一个直...
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梯度消失问题与如何选择激活函数本文结构： 什么是梯度消失？ 梯度消失有什么影响？ 是什么原因？ 解决方案有哪些？ 如何选择激活函数？ 1. 什么是梯度消失？ 梯度消失，常常发生在用基于梯度的方法训练神经网...
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机器学习（3）——信息论基础（熵的介绍）信息论基础 在讲述熵的时候，我想先引入一个新的东西——信息量，信息是用来减少随机不确定性的东西（即不确定性的减少）。对于事件来说，它发生的概率越大，那么它所含有的信息量就...
