發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：四川
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初識(shí)抽象語法樹（AST）基本概念 基本字：阿拉伯?dāng)?shù)字、大小寫拉丁字母、其他字符（~、！、%、&、_、-、+、=、{}、[]、：、；、<、>、，、.、？、/、|、\）、空...
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StratifiedKFold簡(jiǎn)記
參考：StratifiedKFold 和 KFold 的比較 將全部訓(xùn)練集S分成k個(gè)不相交的子集，假設(shè)S中的訓(xùn)練樣例個(gè)數(shù)為m，那么每一個(gè)自己有m...
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GBDT進(jìn)化->XGBoost & LightGBM簡(jiǎn)記
很全面的闡釋XGBoost： 集成學(xué)習(xí)之Boosting —— XGBoost 大體來看，XGBoost 在原理方面的改進(jìn)主要就是在損失函數(shù)上作...
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AdaBoost & GradientBoost(&GBDT)
"Boosting"的基本思想是通過某種方式使得每一輪基學(xué)習(xí)器在訓(xùn)練過程中更加關(guān)注上一輪學(xué)習(xí)錯(cuò)誤的樣本 關(guān)于AdaBoosting：集成學(xué)習(xí)之B...
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決策樹簡(jiǎn)記
具有不同劃分準(zhǔn)則的算法決策樹原理剖析及實(shí)現(xiàn)(ID3)理解決策樹算法(實(shí)例詳解)-ID3算法與C4.5算法 ID3（根據(jù) 信息增益 劃分子節(jié)點(diǎn)） ...
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集成學(xué)習(xí)簡(jiǎn)記
集成學(xué)習(xí)綜述與代碼實(shí)現(xiàn) 集成學(xué)習(xí)顧名思義，就是將多個(gè)單一模型進(jìn)行組合，最后形成一個(gè)更好的模型的過程。之所以組合多個(gè)單一學(xué)習(xí)器，是因?yàn)楹芏鄷r(shí)候單一...
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基2-FFT簡(jiǎn)記快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT）是一種可在時(shí)間內(nèi)完成的離散傅里葉變換（Discrete Fourier t...
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常見 tf.contrib.seq2seq API
BasicDecoder類和dynamic_decode decoder文件中定義了Decoder抽象類和dynamic_decode函數(shù)，dy...
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梯度消失、爆炸 簡(jiǎn)記CNN 梯度爆炸和梯度消失問題都是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)太深，網(wǎng)絡(luò)權(quán)值更新不穩(wěn)定造成的，本質(zhì)上是因?yàn)樘荻确聪騻鞑ブ械倪B乘效應(yīng)。梯度消失的重點(diǎn)就在于在BP中，鏈...