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SVM
硬間隔SVM（Hard-margin SVM）：在 SVM 中，我們引入最大化間隔這個(gè)概念，間隔指的是數(shù)據(jù)和分離直線（或超平面）的距離的最小值，...
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誤差反向傳播本文主要內(nèi)容來(lái)自于西瓜書(shū)和南瓜書(shū)。誤差逆?zhèn)鞑ィ╡rror backpropagation，簡(jiǎn)稱bp）算法是迄今最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法〖檠欤現(xiàn)實(shí)任務(wù)...
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決策樹(shù)
本文主要內(nèi)容來(lái)自于西瓜書(shū)和南瓜書(shū)。西瓜書(shū)中經(jīng)典決策樹(shù)分三類：ID3可帽、C4.5娄涩、CART，三種決策樹(shù)不同點(diǎn)在于劃分屬性的準(zhǔn)則。 ID3以信息增益（...
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對(duì)數(shù)幾率回歸（邏輯斯蒂回歸）
本文主要內(nèi)容來(lái)自于西瓜書(shū)和南瓜書(shū)蓄拣。對(duì)數(shù)幾率回歸（logistic regression）,簡(jiǎn)稱lr,又名邏輯斯蒂回歸扬虚，是一種常用的分類模型。常用...
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訓(xùn)練集和測(cè)試集劃分(西瓜書(shū)第二章)
數(shù)據(jù)樣本劃分 留出法（hold-out）直接將數(shù)據(jù)集化為兩個(gè)互斥集合球恤，通常測(cè)試集占五分之一至三分之一辜昵。 交叉驗(yàn)證法（cross validati...
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datawhale GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)總結(jié)
datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)鏈接[https://github.com/datawhalechina/team-learning-n...
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超大規(guī)模數(shù)據(jù)集類的創(chuàng)建
引言 本文是datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)[https://github.com/datawhalechina/team-learni...
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基于GNN的圖表征學(xué)習(xí)方法引言 本文是datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)[https://github.com/datawhalechina/team-learni...
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超大圖上的節(jié)點(diǎn)表征學(xué)習(xí)
引言 本文是datawhale開(kāi)源社區(qū)GNN組隊(duì)學(xué)習(xí)[https://github.com/datawhalechina/team-learni...