软件开发过程模型 1.瀑布型模型 1.1 是线性模型的一种，是所有其他模型的基础 1.2测试切入点 测试阶段处于软件后期实现后，必须在代码完成后留有足够的时间给测试， 导致测试时间不够充分，很多问题到项目后期才暴露出来。 优点： 1.开发的各个阶段比较清晰 2.适合发展需求稳定的产品 3.适用于小型 ...
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2020-06-09 12:35:35
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软件开发过程模型 分为三个模型分别为：瀑布模型、快速原型模型、螺旋模型 瀑布模型 1、瀑布模型是线性模型的一种，在所 有模型中占有重要地位，是所 有其他模型的一个基础。 2、每一个阶段执行一次，按 线性顺序进行软件开发。 测试的切入点： 测试阶段处于软件实现后，必 须在代码完成后留出足够的时 间给测 ...
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2020-06-08 20:59:27
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文章迁移说明：此文已由lightinglei于2019-02-18发布，是本人的另外一个账号，现同步迁移至本账号 一、正规方程、梯度下降原理介绍 正规方程： 先了解下线性模型，假设我们依据消费者的年龄、性别、职业3个特征来判断是否会进行购物消费，令x1代表年龄、x2代表性别、x3代表职业，则我们可以 ...
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2020-06-06 12:42:42
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作者|Emrick Sinitambirivoutin 编译|VK 来源|Towards Data Science 训练学习系统的一个主要假设是在整个训练过程中输入的分布保持不变。对于简单地将输入数据映射到某些适当输出的线性模型，这种条件总是满足的，但在处理由多层叠加而成的神经网络时，情况就不一样了 ...
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2020-06-04 14:00:34
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简介 线性回归模型有一个主要的局限性，那就是它只能把输入数据拟合成直线，而多项式回归模型通过拟合多项式方程来克服这类问题，从而提高模型的准确性。 准备工作 从图1-6中可以看到，数据点本身的模式中带有自然的曲线，而线性模型是不能捕捉到这一点的。再来看看多项式模型的效果，如图1-7所示。 图1-7中的 ...
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2020-05-28 13:16:00
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降低模型的过拟合的好方法就是 正则化 这个模型（即限制它）：模型有越少的自由度，就越难拟合数据。例如，正则化一个多项式模型，一个简单的方法就是减少多项式的阶数。 对于线性模型，正则化的典型实现就是约束模型中参数的权重。这里介绍三种不同约束权重的方法：Ridge回归，Lasso回归和Elastic N ...
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2020-05-16 00:09:41
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线性模型可以拟合线性问题，这是毋庸置疑的，但实际中处理的数据往往比直线更加复杂的非线性数据。这时，依然可以尝试使用线性模型来解决这个问题。 对每个特征进行加权后作为新的特征，然后在这个扩展的数据集上训练线性模型 啥意思呢，举个例子： 假设函数为： $$h_\theta(x)=\theta_0+\th ...
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2020-05-13 23:12:17
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$$f(\vec{x})=\vec{w}^T\vec{x}+b$$ ...
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2020-05-10 23:16:00
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关于点击率模型，你知道这三点就够了 德川 2015年11月24日 阅读 26872 说到广告，或者运营，关注的最多的就是点击率了。我们经常能听说某某科学家通过建立更好的点击率预测模型，为公司带来上亿的增量收入。点击率这么简单直接的统计量，为什么要用复杂的数学模型来刻画呢？ 说到计算广告，或者个性化推 ...
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2020-05-03 01:01:44
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1 简介 逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。 最大嫡是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大嫡模型(maximum entropy model )。 逻辑斯谛回归模型与最大嫡模型都属于对数线性模型。 2 模型 2.1 逻辑斯谛分布 2.2 ...
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2020-04-28 17:31:04
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