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今天做完深度學(xué)習(xí)的論文分享翘地，將這篇論文記錄下來申尤，以便日后回顧查看。PS:簡(jiǎn)書不支持 MathJax 編輯公式衙耕，簡(jiǎn)直悲傷的想哭泣昧穿，之后再上傳到farbox上好啦??論文原文：At...

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本文由清華大學(xué)碩士大神金天撰寫宪塔，歡迎大家轉(zhuǎn)載磁奖，不過請(qǐng)保留這段版權(quán)信息，對(duì)本文內(nèi)容有疑問歡迎聯(lián)系作者微信：jintianiloveu探討某筐，多謝合作~ UPDATE:2019-0...

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多重共線性是使用線性回歸算法時(shí)經(jīng)常要面對(duì)的一個(gè)問題比搭。在其他算法中，例如決策樹和貝葉斯南誊，前者的建模過程是逐步遞進(jìn)身诺，每次拆分只有一個(gè)變量參與，這種建模機(jī)制含有抗多重共線性干擾的功...

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視頻教程的總結(jié)和一些自行補(bǔ)充的內(nèi)容抄囚，旨在盡可能的理解其原理霉赡。 本文持續(xù)更新地址：https://hellogod.cn： 個(gè)人博客機(jī)器學(xué)習(xí)面試基礎(chǔ)知識(shí) & 擴(kuò)展-01 訓(xùn)練/...

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xgboost 已然火爆機(jī)器學(xué)習(xí)圈，相信不少朋友都使用過幔托。要想徹底掌握xgboost穴亏，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理。這樣才能將各個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)到模型內(nèi)部重挑，進(jìn)而理解參數(shù)的含義嗓化，根據(jù)需...

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請(qǐng)聽題:什么是熵？什么是交叉熵氢橙？什么是聯(lián)合熵？什么是條件熵充蓝？什么是相對(duì)熵？它們的聯(lián)系與區(qū)別是什么谓苟？ 如果你感到回答這些問題有些吃力，對(duì)這些概念似乎清楚涝焙，似乎又沒有那么明白卑笨，那...

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一些寫在前面的廢話 首先需要明白，只要是面試數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的崗位的隧哮，那肯定是一個(gè)復(fù)合崗位。當(dāng)然在這之下會(huì)有一些比較細(xì)分的崗位沮翔，像自然語言陨帆，圖像這類的采蚀，但是他們都會(huì)有很大一部分內(nèi)...

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21.KNN中的K如何選取的榆鼠？關(guān)于什么是KNN纲爸，可以查看此文：《從K近鄰算法、距離度量談到KD樹识啦、SIFT+BBF算法》KNN中的K值選取對(duì)K近鄰算法的結(jié)果會(huì)產(chǎn)生重大影響。如...

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前言 2010~2015年灾螃，July博客整理過上千道微軟等公司的面試題，側(cè)重?cái)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法嵌赠、海量數(shù)據(jù)處理塑荒，詳見：http://blog.csdn.net/column/det...

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通常決定一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型能不能取得好的效果，以下三個(gè)方面的因素缺一不可缺虐。 1.理論模型（站在vc-dimension的角度） 2.實(shí)際數(shù)據(jù) 3.系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)（主要基于xgboo...