发简信
IP属地：安徽
-
L1,L2,L0区别，为什么可以防止过拟合引入 监督学习的过程可以概括为：最小化误差的同时规则化参数。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，规则化参数是为了防止过拟合。参数过多会导致模型复...
-
论文整理(2)推荐算法
推荐系统的主要方法 一、基于内容的推荐算法 网络基于内容的推荐系统，也称CB(Content-based Recommendations)：根据...
-
IP地址，子网掩码，子网划分IP地址的分类(记住) IP地址分为A类、B类、C类、D类、E类，规定如下： A类：网络位8位，主机位24位，网络前导位为0，即： 0*****...
-
矩阵奇异值分解(SVD)及其应用（PCA）一前言 特征值 奇异值 二奇异值计算 三PCA 1）数据的向量表示及降维问题 2）向量的表示及基变换 3）基向量 4）协方差矩阵及优化目标 5）...
-
论文整理(1)社交网络影响力
社会网络分析理论： 在社会网络[63]由人类学家Barnes最早提出的概念，他在社会网络的分析基础上统地研究挪威一个小渔村的跨亲缘与阶级的关系。...
-
CNN问题
CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的...
-
共轭先验、共轭分布——为LDA做准备概率论中两大学派： 频率学派和贝叶斯学派。先验概率，后验概率，共轭分布和共轭先验是贝叶斯学派中的几个概念。原因是贝叶斯学派认为分布存在先验分布和...
-
数据库范式
1NF： 1NF的定义为：符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。原子性。 2NF： 2NF在1NF的基础之上，消除了非主属性对于码的部分函数依...
-
SVM如何防止过拟合SVM如何避免过拟合 过拟合（Overfitting）表现为在训练数据上模型的预测很准，在未知数据上预测很差。过拟合主要是因为训练数据中的异常点...