（第一部分 機器學習基礎(chǔ)）第01章 機器學習概覽第02章 一個完整的機器學習項目（上）第02章 一個完整的機器學習項目（下）第03章 分類第04章 訓練模型第05章 支持向量...
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《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南》 第06章 決策樹 -
訓練和損失函數(shù)部分有點小錯誤
這個損失函數(shù)是合理的壤短，因為當t接近0時着帽，-log(t)變得非常大虑粥，所以如果模型估計一個正例概率接近于 0创夜，那么損失函數(shù)將會很大，同時如果模型估計一個負例的概率接近 1熬甚，那么損失函數(shù)同樣會很大冤狡。 另一方面，當接近于 t接近1 時递雀，-log(t)接近 0柄延，所以如果模型估計一個正例概率接近于1，那么損失函數(shù)接近于0缀程，同時如果模型估計一個負例的概率接近0搜吧，那么損失函數(shù)同樣會接近于0， 這正是我們想的杨凑。《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南》 第04章 訓練模型
（第一部分 機器學習基礎(chǔ)）第01章 機器學習概覽第02章 一個完整的機器學習項目（上）第02章 一個完整的機器學習項目（下）第03章 分類第04章 訓練模型第05章 支持向量...
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子曰：“學而時習之撩满，不亦說乎蜒程？有朋自遠方來绅你，不亦樂乎？人不知而不慍昭躺，不亦君子乎忌锯？”
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如果閱讀過，總會思考一下碟狞，記錄下來啄枕，多年后翻閱起來應(yīng)該也會莞爾一笑吧
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做過職業(yè)經(jīng)理人的碼農(nóng)<br>在做IT職業(yè)講師的大叔<br>喜歡編程<br>喜歡逆向<br>浸淫于金融 安全 電商 社區(qū) 教育等領(lǐng)域
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80后，湖南人盖溺，現(xiàn)居北京漓糙，傳統(tǒng)行業(yè)創(chuàng)業(yè)者。我是tony烘嘱，在北京為您講述值得關(guān)注的商業(yè)故事昆禽。微信公號：商業(yè)咖啡館，敬請關(guān)注蝇庭！
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文瑩自我介紹<br><br>【個人標簽】<br>國家認證的視覺記錄師<br>螢火蟲視覺開心營創(chuàng)始人<br>剽悍品牌特訓營成員<br>優(yōu)視覺設(shè)計院成員<br><br>【我能提供】<br>001視覺記錄（視覺同傳）<br>002書籍哮内、公眾號盗棵、文章、課程等配圖服務(wù)<br>003視覺設(shè)計（視覺筆記北发、金句日簽纹因、自我介紹視覺化，胖胖字名字設(shè)計）<br><br>微信號：wenying-jerman2 (加好友請發(fā)暗號【視覺筆記找文瑩】）
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插畫｜漫畫惊畏。 謝謝大家的關(guān)注和喜歡是牢。所有圖片非經(jīng)允許請勿商用、二傳及私用印章等陕截。
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有一點小錯誤，多標簽分類那里
比方說批什，這個分類器被訓練成識別三個人臉农曲，Alice驻债，Bob乳规，Charlie；然后當它被輸入一張含有 Alice 和 Bob 的圖片合呐，它應(yīng)該輸出[1, 0, 1]（意思是：Alice 是，Bob 不是淌实，Charlie 是）。
應(yīng)該是輸入一張含有Alice和Charlie的圖片吧《Scikit-Learn與TensorFlow機器學習實用指南》 第03章 分類
（第一部分 機器學習基礎(chǔ)）第01章 機器學習概覽第02章 一個完整的機器學習項目（上）第02章 一個完整的機器學習項目（下）第03章 分類第04章 訓練模型第05章 支持向量...
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