安琪拉的小迷妹

極大似然估計为鳄，通俗理解來說局嘁，就是利用已知的樣本結(jié)果信息溉箕，反推最具有可能（最大概率）導(dǎo)致這些樣本結(jié)果出現(xiàn)的模型參數(shù)值！

[logistic]關(guān)于logistic回歸的四點(diǎn)

logistic回歸是解決二分類問題的悦昵，是對數(shù)線性模型肴茄，損失函數(shù)根據(jù)伯努利分布、最大似然估計推導(dǎo)而來但指。

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這也是邏輯回歸使用交叉熵函數(shù)的由來：本質(zhì)是假設(shè)數(shù)據(jù)集服從伯努利分布寡痰，伯努利分布的極大似然函數(shù)就是交叉熵函數(shù)．

[線性回歸]關(guān)于線性回歸的三點(diǎn)

線性回歸做什么？用梯度下降法對最小二乘法形式的誤差函數(shù)（損失函數(shù)）進(jìn)行優(yōu)化棋凳。

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后來解決了嗎

基本的Spark本地調(diào)試環(huán)境

1.JDK的安裝 2. 環(huán)境變量的設(shè)置 (1)path 將JDK安裝目錄下的bin文件夾添加到Path系統(tǒng)變量的目的也就在這里剩岳，告訴操作系統(tǒng)：如果在當(dāng)前目錄下找不到j(luò)ava....

乖乖的淋啦

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代碼中tf的知識點(diǎn):
tfsplit
tf.tf.transpose

xDeepFM模型

參考文獻(xiàn) https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373 源碼解讀 https://github.com/shenweichen/DeepCTR ...

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arr1 = tf.convert_to_tensor(np.arange(1,25).reshape(2,4,3),dtype=tf.int32)

xDeepFM模型

參考文獻(xiàn) https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373 源碼解讀 https://github.com/shenweichen/DeepCTR ...

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with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(arr1))

xDeepFM模型

參考文獻(xiàn) https://zhuanlan.zhihu.com/p/57162373 源碼解讀 https://github.com/shenweichen/DeepCTR ...

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https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567 通俗易懂的理解attention: 比如贞滨，我的世界，我愛...

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https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/54934302

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文章提出了一種想法郑气，將具有memorization（記憶）能力的Wide模型與具有g(shù)eneralization（泛化）能力的Deep模型進(jìn)行組合幅垮。 Memorization可...

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https://blog.csdn.net/LegenDavid/article/details/79086946 git上資料 傳說中的郭大大 https://github...