前言: 通过第前面的学习介绍了机器学习回归模型创建的流程,并且知道了机器学习要做的事情是找到目标函数,优化它,通过每次迭代都使目标函数值最小,最优解就是目标函数最小化时侯对应...
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从11月初开始,google-research就陆续开源了BERT的各个版本。google此次开源的BERT是通过tensorflow高级API—— tf.estimator...
一、什么是Q_learning Q_learning是强化学习中的一个决策算法,如果你还不知道什么是强化学习,可以参看强化学习这篇文章。 二、Q-Learning 决策 假设...
前言 学习决策树时会接触到一些信息熵,条件熵和信息增益的知识,此外还有互信息,相对熵,交叉熵和互信息,KL散度等等乱七八糟的知识和名字,我本人已经记得大脑混乱了,还没有全部记...
windows 上的安装 在windows下安装python_levenshtein时如果提示error: Setup script exited with error: M...
1. 简述 Logistic Regression Logistic regression 用来解决二分类问题, 它假设数据服从伯努利分布,即输出为 正 负 两种情况,概率分...
假设我们有一个线性分类器: 我们要求得合适的 W ,使 0-1 loss 的期望值最小,即下面这个期望最小: 一对 x y 的 0-1 loss 为: 在数据集上的 0-1 ...
极大似然估计是一种参数估计的方法。先验概率是 知因求果,后验概率是 知果求因,极大似然是 知果求最可能的原因。即它的核心思想是:找到参数 θ 的一个估计值,使得当前样本出现的...