02 2019 档案

机器学习复习：模型评估指标
摘要：分类指标 精确率和召回率：多用于二分类问题 混淆矩阵 其中，TP(True Positive, 真正)：被模型预测为正例的正样本； FP(False Positive, 假正)：被模型预测为正例的负样本； FN(False Negative, 假负)：被模型预测为负例的正样本； TN(True Ne 阅读全文
posted @ 2019-02-21 11:27 冬色 阅读(1348) 评论(0) 推荐(0) 编辑
传统机器学习算法复习：逻辑回归、因子分解机和梯度提升树
摘要：逻辑回归(Logistic Regression, LR) 逻辑回归是一种广义线性模型，通过对数概率函数，将线性函数的结果进行映射，从而将目标函数的取值空间从(∞,+∞)映射到了(0,1)，从而可以处理分类问题。注意：逻辑回归是一种 分类 算法。 前置知识 对数概率 阅读全文
posted @ 2019-02-19 11:44 冬色 阅读(2402) 评论(0) 推荐(1) 编辑
Tensorflow中循环神经网络及其Wrappers
摘要：又名： 、`tf.contrib.rnn.LSTMCell` 参见: "tf.nn.rnn_cell.LSTMCell" 输出： output：LSTM单元输出，与 的区别在于该输出又经过激活以及和一个sigmoid函数输出相乘。shape: [batch_size,num_units] new_s 阅读全文
posted @ 2019-02-15 16:47 冬色 阅读(818) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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