wqbin - 博客园

2019年6月27日

摘要：什么是激活函数？激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。其主要目的是将A-NN模型中一个节点的输入信号转换成一个输出信号。该输出信号现在被用作堆叠中下一个层的输入。如果阅读全文

posted @ 2019-06-27 21:03 wqbin 阅读(4234) 评论(0) 推荐(0) 编辑

树模型

摘要：首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树阅读全文

posted @ 2019-06-27 19:25 wqbin 阅读(5698) 评论(0) 推荐(0) 编辑

notepad++文档格式转化window、unix、MAC

摘要：切换阅读全文

posted @ 2019-06-27 19:17 wqbin 阅读(542) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年6月26日

哑变量详解

摘要： 1、哑变量定义哑变量（DummyVariable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，在线性回归分析中引入哑变量的目的是，可以考察定性因素对因变量的影响，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作阅读全文

posted @ 2019-06-26 11:11 wqbin 阅读(20176) 评论(0) 推荐(4) 编辑

2019年6月25日

连续变量离散化的原因

摘要：一、离散化原因数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点：算法需要比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。有效的离散化能减小算法的时间和阅读全文

posted @ 2019-06-25 22:41 wqbin 阅读(4682) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年6月24日

EM算法理解的九层境界

摘要： EM算法理解的九层境界 EM 就是 E + M EM 是一种局部下限构造 K-Means是一种Hard EM算法从EM 到广义EM 广义EM的一个特例是VBEM 广义EM的另一个特例是WS算法广义EM的再一个特例是Gibbs抽样算法 WS算法是VAE和GAN组合的简化版 KL距离的统一第一层阅读全文

posted @ 2019-06-24 23:40 wqbin 阅读(4292) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2019年6月23日

scikit-plot

摘要：安装说明安装Scikit-plot非常简单，直接用命令：即可完成安装。仓库地址： https://github.com/reiinakano/scikit-plot 里面有使用说明和样例（py和ipynb格式）。使用说明简单举几个例子比如画出分类评级指标的ROC曲线的完整代码：比如画出阅读全文

posted @ 2019-06-23 16:33 wqbin 阅读(2069) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年6月22日

营销日期天数计算

摘要： 1 nike 20180901 20180905 2 nike 20180903 20180906 3 nike 20180909 20180915 4 oppo 20180804 20180805 5 oppo 20180804 20180815 6 vivo 20180815 201... 阅读全文

posted @ 2019-06-22 23:18 wqbin 阅读(518) 评论(0) 推荐(0) 编辑

面试题47题

摘要： 1.比较Boosting和Bagging的异同二者都是集成学习算法，都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。 Bagging：从原始数据集中每一轮有放回地抽取训练集，训练得到k个弱学习器，将这k个弱学习器以投票的方式得到最终的分类结果。 Boosting：每一轮根据上一轮的分类结果动态调整每个样本阅读全文

posted @ 2019-06-22 22:35 wqbin 阅读(1194) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度学习面试

摘要：问题 1.列举常见的一些范数及其应用场景，如L0，L1，L2，L∞，Frobenius范数 2.简单介绍一下贝叶斯概率与频率派概率，以及在统计中对于真实参数的假设。 3.概率密度的万能近似器 4.简单介绍一下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应用场景 5.Jacobia 阅读全文

posted @ 2019-06-22 22:31 wqbin 阅读(390) 评论(0) 推荐(1) 编辑

少年阿斌

人类被赋予了一种工作，那就是精神的成长。

公告