04 2018 档案

常见回归和分类损失函数比较
摘要："代码" 损失函数的一般表示为L(y,f(x))，用以衡量真实值y和预测值f(x)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为yf(x)，在分类问题中则为yf(x)。下面分别进行讨论。 回归问题的损失函数 回归问题 阅读全文
posted @ 2018-04-27 19:41 massquantity 阅读(44872) 评论(5) 推荐(6) 编辑
numpy.where() 用法详解
摘要："numpy.where ( condition [, x , y ])" numpy.where() 有两种用法： 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 如果是一维数组，相当于 上面这个例子的条件为 ，分别对应最后输出结果 阅读全文
posted @ 2018-04-22 18:59 massquantity 阅读(514523) 评论(5) 推荐(22) 编辑

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