摘要：
从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。 生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求：生成 阅读全文
摘要：
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/80385873 面试的时候，一句话说明AUC的本质和计算规则： AUC：一个正例，一 阅读全文
摘要：
要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子 以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/ 阅读全文