机器学习入门的线性回归，总结李宏毅老师上课内容，记录给自己以后翻阅 ...
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2020-03-05 13:33:54
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J=0;dw1=0;dw2=0;db=0; for i = 1 to m z(i) = wx(i)+b; a(i) = sigmoid(z(i)); J += -[y(i)log(a(i))+(1-y(i)）log(1-a(i)); dz(i) = a(i)-y(i); dw1 += x1(i)dz ...
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2020-03-04 18:50:11
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1、概述 随机森林是决策树的集合。随机森林是用于分类和回归的最成功的机器学习模型之一。他们结合了许多决策树，以减少过度拟合的风险。像决策树一样，随机森林处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。 spark.mllib支持使用连续和分类功能对二元和多类分类以及进 ...
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2020-03-04 12:28:12
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1.概述 GBDT基于GB算法。GB算法的主要思想是，每次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项)，认为损失函数越小，性能越好。而让损失函数持续下降，就能使得模型不断调整提升性能，其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降。GBDT再此基础上， ...
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2020-03-04 09:52:00
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概述最近学习机器学习（和深度学习），入门第一个接触的便是简单线性回归。所谓线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。其形式可表示为：y=w1x1+w2x2+w3x3+...+w_nx_n+b而简单线性回归，是其最简单的形式：y=wx+b，即我们所熟知的一次函数，理解为给定权重w和偏置（或称为截距）b，结果y随变量x的变化而变化。简单线性回归
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2020-03-04 00:02:30
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本文主要对 Spark ML库下模型评估指标的讲解，以下代码均以 进行讲解，Spark版本为 。模型评估指标位于包 下。 模型评估指标是指测试集的评估指标，而不是训练集的评估指标 1、回归评估指标 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which ...
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2020-03-03 22:38:09
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1、概述 决策树及树集（算法）是用于机器学习任务的分类和回归的流行方法。决策树被广泛使用，因为它们易于解释，处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。树集分类算法（例如随机森林和boosting）在分类和回归任务中表现最佳。 spark.ml实现使用连续和分类特 ...
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2020-03-03 17:46:25
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）系列算法属于one-stage算法； SSD算法采用直接回归计算出目标类别和位置。处理对象为原始图像经过卷积之后的feature map。 与two-stage算法的区别是，不需要proposal box候选框的提取，即不需要RPN ...
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编程语言 时间：
2020-03-03 10:50:17
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普通人该怎样做投资？ 有值得思考的几个重点 萝卜学堂，来自老梁股市汇，2020 02 25 12:04 一、我们既没有巴菲特的条件，也没有段永平那样对企业深刻的理解，怎么像他们那样以“内行”的角度进行投资？ 我的看法是，我们为什么要像他们那样投资。既然我们没有他们的条件和能力，可能努力后锻炼出来的能 ...
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2020-03-02 23:03:41
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财务预测 1 预测筹资总需求 资金来源 内部融资 可动用的金融资产 Δ留存收益=预计利润*(1-预计股利支付率)=预计收入*预计营业净利率*(1-预计股利支付率) 外部融资 增加金融负债 数量有限 分散控制权 增加股本 稀释每股收益 外部融资额=筹资总需求-可动用的金融资产-Δ留存收益=Δ净经营资产 ...
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2020-03-02 22:35:08
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