發(fā)簡信
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喜歡數(shù)據(jù)分析與挖掘梆掸，平時主要用hive扬卷、python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，目前就職于快手酸钦，期望與大家一起討論交流進(jìn)步怪得。<br>有想內(nèi)推快手的請私信我
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人生沒有早知道团秽，只有當(dāng)下酒，眼前人
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深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化器深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化器有許多種類叭首，同損失函數(shù)一樣习勤，我們只有清楚了它們的原理才能更好地選擇。鑒于優(yōu)化器的重要性以及難度焙格，本文將不定時更新最新理解思路亦或最新優(yōu)化器…… Batch G...
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XGBoost與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誰更牛损肛？XGBoost是Kaggle上的比賽神器厢破，近些年在kaggle或天池比賽上時常能斬獲大獎，不過這樣的歷史正在改變治拿！最近幾年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢開始從非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)延伸摩泪，而且在...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何更有效地實現(xiàn)傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)任務(wù)？在《XGBoost與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誰更牛劫谅？》文章见坑，基于相同數(shù)據(jù)，對XGBoost和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）兩種方法進(jìn)行橫行比較捏检。XGBoost是屬于Tree Model荞驴，只把分類特征進(jìn)行數(shù)...
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[干貨]深入淺出LSTM及其Python代碼實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在近年來大放異彩鲫骗，在圖像識別犬耻、語音識別、自然語言處理與大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域取得了巨大的成功执泰，而長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM作為一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型枕磁，它又有哪些特點呢？作為初...
