03 2017 档案
摘要：http://blog.csdn.net/xiajun07061225/article/details/7459206 http://www.cplusplus.com/reference/set/multiset/ http://blog.csdn.net/lwbeyond/article/det
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摘要：https://zhidao.baidu.com/question/104592558.html
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摘要：gbm算法流程图： gbdt 参数：参考scikit-learn The overall parameters can be divided into 3 categories: Tree-Specific Parameters： Defines the minimum number of samp
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摘要：条款49： 了解new-handler的行为 operator new 和 operator delete只适合用来分配单一对象。array所用的内存由operator new[]分配出来，并由operator delete[] 释放。 1、了解new-handler的行为 当operator ne
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摘要：softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签可以取两个以上的值，softmax回归是有监督的。 在logistic回归中，预测函数为： 损失函数为 $
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23713529?refer=passer
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摘要：转自： http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html https://www.zhihu.com/question/28641663/answer/41653367
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摘要：http://blog.csdn.net/blues1021/article/details/45054159
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摘要：http://www.cnblogs.com/haore147/p/3629895.html http://www.cnblogs.com/cmt/p/3279312.html 首先 http://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php 中输入得到Latex公式,
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摘要：工业界机器学习典型问题: 正负样本分布极不均匀(通常<1:10000），有什么较好的方案构造训练集的正负样本分布？构造后如何解决训练数据与预测的分布不一致？ 处理内在不均衡 内在不均衡就是指数据本身特性决定了它的不均衡性。即使获取更多的数据，仍然改变不了数据的不均衡属性。 解决方案： F1 Scor
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摘要：Online gradient descent(OGD) produces excellent prediction accuracy with a minimum of computing resources.However, in practice another key considerati
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摘要：过拟合的原因：使用的模型过于复杂，根据VC维理论：VC维很高的时候，就容易发生bias很低，但variance很高的情形. 解决过拟合最常用的方法就是regularization, 常用的有：L1正则, L2正则等.L1正则会使得参数稀疏化, L2正则可以起到平滑的作用, 从贝叶斯理论的角度审视下正
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