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特征选择：卡方检验、F 检验和互信息

massquantity 2019-03-08 06:45 阅读(25461) 评论(2) 推荐(12) 编辑

机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法

massquantity 2018-07-28 19:12 阅读(35491) 评论(2) 推荐(13) 编辑

集成学习之Boosting —— AdaBoost原理

massquantity 2018-05-20 12:36 阅读(10816) 评论(2) 推荐(5) 编辑

Python 多进程、多线程效率比较

massquantity 2019-02-09 19:38 阅读(11946) 评论(1) 推荐(6) 编辑

神经网络求导

massquantity 2018-12-18 18:11 阅读(3011) 评论(1) 推荐(3) 编辑

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1. Re:机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线
写的非常好！！！
--勁
2. Re:numpy.where() 用法详解
根据：对于例子：np.where([[0, 1], [1, 0]]) (array([0, 1]), array([1, 0])) 返回的Tuple描述出每一个非零元素在不同维度的索引值。数组[[0...
--marcus1877
3. Re:TDM 三部曲 (与 Deep Retrieval)
@shuai3 训练的时候正样本叶节点上溯得到的祖先节点也会被设为正样本。正样本叶节点 label 为 1,那么其祖先节点 label 都是 1,其余节点 label 都是 0，训练是让 $p(n|u...
--massquantity
4. Re:TDM 三部曲 (与 Deep Retrieval)
请问，（1）、TDM中的公式1.1是怎么保证的呢？（2）、JTM中“那么所谓的试错法就是把一个物品映射到每一个可能的节点，分别计算 (2.2) 式”这个时候，其祖先节点的表示是哪里来的呢？我理解应...
--shuai3
5. Re:特征选择：卡方检验、F 检验和互信息
不错不错，学习了。
--bambooxingxiaojun

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