log(odds)=log(p/1-p)=θx定血，邏輯回歸模型中柱嫌，就是用直線來擬合log(odds)识藤，看來是非常有道理的。
深入理解邏輯回歸算法（Logistic Regression）在繼續(xù)學(xué)習(xí) GBDT（Gradient Boosting Dicision Tree） 決策樹前，我們需要先來了解下邏輯回歸算法（Logistic Regression），因...
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這么好的文章，竟然沒有評論嗎叹坦？
最大的收獲就是終于讓我明白了，log(p/1-p)=log(odds)原來竟然是一條直線卑雁，所以我才明白了以前為什么要把這個東西用線性擬合募书。當(dāng)然做線性擬合的時候，其實已經(jīng)假設(shè)了序厉，數(shù)據(jù)特征就是服從與正態(tài)分布的锐膜，所以就可以放心大膽地用直線來擬合。深入理解邏輯回歸算法（Logistic Regression）
在繼續(xù)學(xué)習(xí) GBDT（Gradient Boosting Dicision Tree） 決策樹前弛房，我們需要先來了解下邏輯回歸算法（Logistic Regression）道盏，因...
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RNN入門（三）利用LSTM生成旅游點評介紹 ??前幾天，某個公眾號發(fā)文質(zhì)疑馬蜂窩網(wǎng)站文捶，認為它搬運其它網(wǎng)站的旅游點評荷逞，對此，馬蜂窩網(wǎng)站迅速地做出了回應(yīng)粹排。相信大多數(shù)關(guān)注時事的群眾已經(jīng)了解了整個事情的經(jīng)過种远，在這里，我們...
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隱約雷鳴，陰霾天空射富。但盼風(fēng)雨來膝迎，能留你在此。<br>隱約雷鳴胰耗，陰霾天空限次，即使天無雨，我亦留此地柴灯。<br>微信公眾號： Python爬蟲與算法（微信號為：easy_web_scrape）
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2019-01-16 解析bert代碼
代碼文件為bert_lstm_ner.py,下面進行逐行解析： tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)#運行代碼時卖漫，將會看到inf...
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這么好的博客，怎么這么少的贊呢赠群？我贊賞一下吧羊始。就當(dāng)是知識付費了。
BERT泛讀系列（一）——《Attention is All You Need》論文筆記
谷歌最近的一篇BERT取得了卓越的效果查描，為了研究BERT的論文店枣，我先找出了《Attention is All You Need》速警，看看里面的Transformer模型作為基礎(chǔ)...
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DataArk以數(shù)據(jù)為驅(qū)動、以開源分享為導(dǎo)向长豁，是致力于數(shù)據(jù)挖掘钧唐、算法創(chuàng)新和實用工具開發(fā)的開源組織<br>
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BERT泛讀系列（一）——《Attention is All You Need》論文筆記谷歌最近的一篇BERT取得了卓越的效果，為了研究BERT的論文匠襟，我先找出了《Attention is All You Need》钝侠，看看里面的Transformer模型作為基礎(chǔ)...
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YOLO v1深入理解YOLO（You Only Look Once）是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對象識別和定位算法，其最大的特點是運行速度很快啃勉，可以用于實時系統(tǒng)『鲋郏現(xiàn)在YOLO已經(jīng)發(fā)展到v3版本，不過...
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YOLO v1深入理解
YOLO（You Only Look Once）是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對象識別和定位算法淮阐，其最大的特點是運行速度很快叮阅，可以用于實時系統(tǒng)。現(xiàn)在YOLO已經(jīng)發(fā)展到v3版本泣特，不過...
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我豬故我在
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內(nèi)部協(xié)變量偏移(Internal Covariate Shift)和批歸一化(Batch Normalization)BN是由Google于2015年提出，這是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的技巧膏孟，它不僅可以加快了模型的收斂速度眯分，而且更重要的是在一定程度緩解了深層網(wǎng)絡(luò)中“梯度彌散”的問題，從而使得訓(xùn)練...
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LSTM入門四個主要問題： 是什么骆莹？ 為什么颗搂？ 做什么？ 怎么做幕垦？ 本文主要根據(jù)Understanding LSTM Networks-colah's blog 編寫丢氢，包括翻譯并增加了自...
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用靈感鏈接機器與人
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深入理解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一仇奶、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)貌嫡，其主要的特點是：信號是前向傳播的，而誤差是反向傳播的。具體來說岛抄，對于如下的只含一個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型： BP神經(jīng)...
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