摘要：
keras 模型复现的要求 阅读全文
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本文简单介绍了线性回归、lasso回归和岭回归，主要解释为什么 lasso 更容易使部分权重变为 0 而 ridge 不行，或者说为什么 lasso 可以进行 feature selection，而 ridge 不行。 阅读全文
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通过矩阵分解补全矩阵用处很广，如推荐系统、缺失值预处理等。本文先简单介绍补全缺失值的一般方法，然后介绍如何用矩阵分解补全缺失值，最后给出含缺失值矩阵分解的python代码。 阅读全文
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softmax 和 cross entropy 是机器学习中很常用的函数，softmax 常用来作为 DNN 分类网络最后一层的激活函数，而 cross entropy 也是一种常用的 loss function。熟悉两者的求导有助于理解为什么 tensorflow 会把这两个函数封装成一个 function 中。本文主要介绍 softmax 和 cross entropy 的求导过程。 阅读全文
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Mendeley 小技巧，助力论文阅读。 阅读全文
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本文简单介绍什么是主动学习，为什么需要主动学习，主动学习和监督学习、弱监督学习、半监督学习、无监督学习之间是什么关系，主动学习又有哪些种类。 阅读全文
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介绍 active learning 的 query criteria 的种类，以及如何结合这些不同的 criteria。Active learning 是弱监督学习的一个子领域。 阅读全文
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决策树怎么处理回归问题，在 xgboost、lightGBM 大行其道的时候，了解什么是回归树是很有必要的。 阅读全文
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Typora + Mathpix Snip，markdown 转 PDF 时目录超链接不再是问题，再也不用害怕 latex 公式输入，解放劳动力。 阅读全文
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延续上一篇博客的内容，本文简单介绍了梯度下降法、最速下降法、牛顿法、共轭方向法、拟牛顿法，这几种方法的收敛速度。 阅读全文