1、回归是达尔文表弟发现的，就是说人类总体有一个平均身高。那个高个子生的孩子都个高，矮的孩子生的矮。但是他们的下一代大部分都往平均身高长，也就是说特别高的人，他们的孩子会很高，但是往往比他们自己矮。特别矮的人他们生的孩子会矮一些，但是会比自己的父母高，他们都有这种趋势。表弟管这个叫做回归。 2、一元 ...
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2019-11-17 01:55:43
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我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector machines）最早也是是一种二类分类模型，经过演进，现在成为了既能处理多元线性和非线性的问题，也能处理回归问题。在深度学习风靡之前，应该算是最好的 ...
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2019-11-16 14:14:54
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在YouTube团队推荐系统Rank阶段，DNN输出层使用了weighted—LR，这既是这篇论文的一大创新点，也是一大难点。在这里，重新梳理下该算法的思路与推导，并进行推广。 理解 先说下常见的逻辑回归（LR）模型。LR模型假设数据服从伯努利分布，当某件事情发生，认为其概率为p，则当其不发生，概率 ...
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2019-11-16 12:31:35
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讲授决策树的基本概念，分类与回归树的原理，决策树的表示能力，决策树的训练算法，寻找最佳分裂的原理，叶子节点值的标记，属性缺失与替 代分裂，决策树的剪枝算法，决策树应用。 非常直观和易于理解的机器学习算法，最符合人的直观思维，因为生活中很多时候做决策就是用这种树状结构做决定的。 大纲： 基本概念分类与 ...
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2019-11-13 10:45:12
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一.请描述下你上个公司的测试流程 1.根据需求文档+原型图，设计测试用例 2.各自负责的用例设计完成后，会有一个组内的用例评审 3.根据测试用例，执行测试 4.提交bug至禅道 5.开发修复完bug，回归bug 6.每迭代一个版本后，都会先做一轮冒烟测试，测试主要流程是否能跑通 二.请描述下bug的 ...
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2019-11-13 01:03:13
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第一阶段 机器学习基础与凸优化 【核心知识点】 - KNN，Weighted KNN、近似KNN - KD树，近似KD树、哈希算法、LSH - 岭回归、LASSO、ElasticNet - 正则：L1, L2, L-inifity Norm - LR、GD、SGD、小批量SGD - 凸集，凸函数、判 ...
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2019-11-12 16:14:59
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梯度下降法及一元线性回归的python实现 一、梯度下降法形象解释 设想我们处在一座山的半山腰的位置，现在我们需要找到一条最快的下山路径，请问应该怎么走？根据生活经验，我们会用一种十分贪心的策略，即在现在所处的位置上找到一个能够保证我们下山最快的方向，然后向着该方向行走；每到一个新位置，重复地应用上 ...
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2019-11-12 00:51:12
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import torch from torch.autograd import Variable %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt from IPython import display torch.manual_seed ...
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2019-11-11 21:40:56
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在每个新单词产生后，该单词就被添加在之前生成的单词序列后面，这个序列会成为模型下一步的新输入。这种机制叫做自回归（auto-regression），同时也是令 RNN 模型效果拔群的重要思想。 GPT-2，以及一些诸如 TransformerXL 和 XLNet 等后续出现的模型，本质上都是自回归模 ...
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2019-11-11 00:41:20
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第一次和机器学习打照面，还没学过python呢。除了领略到了机器学习的神奇之处，也在这个门槛上跌跌撞撞，结结实实地摔了跤吃了苦。往事开头难。 首先是安装，花了大半天，总是报错，哼，我已经截图保存制服它的证据了 初步了解了何为特征、标签、样本、模型、回归与分类（参考博客：https://blog.cs ...
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2019-11-10 17:21:53
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