我是 Alice<br>喜歡人工智能倒谷，行動派<br>創(chuàng)造力，思考力屹徘，學習力提升修煉進行中<br>歡迎志同道合的小伙伴們和我一起學習<br>微信：XerDudu，備注簡書<br>公眾號：極客X養(yǎng)成計劃<br>轉(zhuǎn)載記得聯(lián)系作者哦！
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東方耀：江湖人稱東方老師合陵，人工智能技術(shù)網(wǎng)站www.ai111.vip創(chuàng)辦人枢赔，人工智能技術(shù)金牌講師，專注于AI與區(qū)塊鏈技術(shù)拥知，個人使命：讓中國在2022年成為人工智能強國踏拜！個人QQ：309623978
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一日紅藍 終身紅藍<br><br>互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)襟齿，以自然語言處理姻锁、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析謀生猜欺。
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GBDT模型模型的基本原理不在贅述位隶，僅結(jié)合scikit-learn中g(shù)bdt的實現(xiàn)，理清思路开皿。 1 流程圖 1.1 總體迭代過程 2 損失函數(shù) 2.1 GradientBoostingR...
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機器學習面試之邏輯回歸輸出的值是真實的概率嗎涧黄？邏輯回歸作為被廣泛使用的二分類模型篮昧，面試中自然是不可缺少的。但要深刻理解邏輯回歸又不是那么容易的弓熏，比如說恋谭，邏輯回歸輸出的值是0到1之間的值，這個值是真實的概率嗎挽鞠？邏輯回歸為什...
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機器學習面試之MSE與CE的區(qū)別疚颊？MSE和CE是機器學習中常見的兩種損失函數(shù)，在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中信认，也經(jīng)常用到材义，但是如何深刻地理解二者的異同，卻不是容易輕松搞定的嫁赏。本文從模擬面試的角度嘗試對這一問題作出解讀其掂。 精...
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嗶哩嗶哩：李文舉說
