发简信
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深度学习问题
1 输入输出数据的分布不能太夸张，否则会影响神经网络的权重分布，进而导致模型训练过程的参数梯度消失，预测出来的结果为空
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pycharm更换java版本https://www.jianshu.com/p/a85658902f26[https://www.jianshu.com/p/a856589...
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开发知识必须调用类，才能转化为function使用需求：新增str类型的聚合函数之前只有数值类型的 尝试1：通过这样去调用，是staticmethod，...
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决策树
决策树 [toc] 原理解释 决策树是一个有监督的算法，可用于分类和回归。它从目标变量中学习一系列的决策规则，来对未知数据进行预测。学习到的规则...
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逻辑回归
逻辑回归 线性回归 to 逻辑回归 本质：逻辑回归的本质就是在线性回归的基础上做了一个非线性的映射（变换），使得算法具有非线性的属性。Q1:为什...
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如何评价模型好坏
数据集（训练&验证&测试）评价分类结果混淆矩阵分类评价指标准确率precision:召回率recallF1-score曲线ROC曲线PR曲线 概...
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梯度下降原理 机器学习就是定义一个f(x)，找到f(x)的最佳参数，让的过程。那么如何找到这个最佳参数呢？ 梯度学习就是应用最广泛的一种方法。 为什么需...
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线性回归损失函数介绍简单线性回归最小二乘法梯度下降求解线性回归评价指标多元线性回归链接 损失函数介绍 损失函数描述了单个样本预测值和真实值之间误差的程度...