当前标签：机器学习

为什么分类问题用交叉熵损失，而不用均方误差损失

xd_xumaomao 2021-08-10 22:44 阅读:1476 评论:0 推荐:0 编辑

决策树分裂时的特征选择

xd_xumaomao 2021-07-31 18:48 阅读:340 评论:0 推荐:0 编辑

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FTRL优化算法

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XGBoost论文阅读

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机器学习待解决问题

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数据不平衡问题处理方法

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BGD，SGD比较

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余弦相似度和欧式距离的区别

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类别特征处理

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机器学习面试问题

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xd_xumaomao 2019-07-03 19:28 阅读:166 评论:0 推荐:0 编辑

xd_xumaomao 2019-07-03 17:12 阅读:642 评论:0 推荐:0 编辑

xd_xumaomao 2019-07-03 15:46 阅读:125 评论:0 推荐:0 编辑

偏差和方差

xd_xumaomao 2019-06-25 20:13 阅读:153 评论:0 推荐:0 编辑

机器学习分类评价指标

xd_xumaomao 2019-06-25 16:55 阅读:309 评论:0 推荐:0 编辑

特征归一化（数值特征）

xd_xumaomao 2019-06-24 21:59 阅读:502 评论:0 推荐:0 编辑

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最新评论

1. Re:Weighted LR （WCE Weighted cross entropy）
@gxxxxxxl 是的，第三行最右边是y'...
--xd_xumaomao
2. Re:Weighted LR （WCE Weighted cross entropy）
倒数第二张图的公式推导有问题吧，第三行的 y' 就开始少了，对吗？
--gxxxxxxl
3. Re:ListNet和ListMLE
@葡萄和咖啡是的，不小心写错了，感谢指正...
--xd_xumaomao
4. Re:ListNet和ListMLE
博主你好，请问你的例子里面是不是应该是三个排列的概率相乘而非相加呢？
--葡萄和咖啡
5. Re:对比学习《Self-supervised Learning for Large-scale Item Recommendations》
@dddddddddsdf 按论文说的，应该是先按互信息把特征分成两个集合：集合1和集合2，样本1是mask集合1中的特征+dropout得到的，样本2时mask集合2中的特征+dropout得到的，...
--xd_xumaomao