為了挑出優(yōu)質(zhì)變量，我們可能會(huì)考慮： 變量的預(yù)測(cè)能力變量之間的相關(guān)性變量的簡(jiǎn)單性（容易生成和使用）變量的健壯性（適用于各種情形）變量在業(yè)務(wù)上的可解...
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如何衡量變量重要性？ -
深度學(xué)習(xí)常用概念總結(jié)（二）神經(jīng)元Unit(Neurons) 單元指的是，某一網(wǎng)絡(luò)層中，通過激活函數(shù)（如sigmoid）將輸入進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換的功能模塊。 神經(jīng)元的靈感來自生...
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深度學(xué)習(xí)常用概念總結(jié)（一）
在總結(jié)具體的深度算法模型之前，我打算先梳理一下深度學(xué)習(xí)中常用的概念。在梳理和寫作過程中，會(huì)盡量配合公式和圖形，解釋的更加簡(jiǎn)單明了。但為了避免內(nèi)容...
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如何理解交叉熵(Cross Entory)？
交叉熵的理論來源是信息論。本文從怎么衡量一個(gè)事件的信息量大小開始，逐步深入，引入交叉熵的由來，并附上計(jì)算公式。最后解釋了為什么很多算法要用交叉熵...
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GMM與K-means聚類效果實(shí)戰(zhàn)目錄 一、數(shù)據(jù)探索和預(yù)處理 二、無監(jiān)督學(xué)習(xí)-降維和聚類分析 三、聚類效果對(duì)比分析 四、小結(jié)和建議 備注分析軟件：python數(shù)據(jù)已經(jīng)分享在百度云...
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用Igraph創(chuàng)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)&簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)分析---------------------------------------------目錄-------------------------...
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