發(fā)簡信
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L1, L2 正則項
L1正則：sparse, 參數(shù)特別多時夯巷，使一部分變?yōu)?棋弥，只選出比重大的參數(shù) L2正則：雨露均沾 Elastic Net: 一篇經(jīng)典論文狡蝶，講 L1...
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softmax簡單代碼實現(xiàn)(淺談交叉熵和反向傳播)softmax激活函數(shù): , （x屬于分類 j的概率） 用在多分類問題，輸出的結(jié)果為和為 1的多個概率值 (該圖為2分類, 代碼是3分類, 原理...
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分布函數(shù)和概率密度1.連續(xù)型隨機(jī)變量的分布函數(shù) F(x)：隨便舉一個例子 性質(zhì)：1.單調(diào)不減世舰，一定為增函數(shù) 2.處處右連續(xù)，有有限個間斷點 3...
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一元線性回歸的梯度下降1.Linear regression of one variable： 一個一次線性模型： (預(yù)測值：prediction) 2.代價函數(shù) c...
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全概率公式和貝葉斯公式(先驗概率和后驗概率)完備事件組：，兩兩互斥符糊，且并集為全集 S 全概率公式: 根據(jù)條件概率公式得： 即： 因為 A的發(fā)生是由 B的原因引起的，所以又叫“由原因推結(jié)果”...