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机器学啥习
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    特征降维中PCA和LDA

    PCA: 主成分分析，principal components analysisLDA: 线性判别分析，linear discriminant ...

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  • 解决梯度消失和梯度爆炸

    1. 解决梯度消失 换激活函数(ReLU) 换网络（LSTM、把网络改浅） batch normalization 残差网络 pretrain-...

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    逻辑斯蒂回归公式推导

    1. 什么是逻辑斯蒂回归 逻辑回归是用来做分类算法的。 大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值...

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    AUC面试

    目录 混淆矩阵 ROC曲线 AUC定义 AUC计算 AUC 优点和缺点 AUC的python实现代码 1. 混淆矩阵 混淆矩阵是了解AUC的必要...

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  • 机器学习中的正则化方法有哪些

    正则化 对学习算法进行修改，旨在减少泛化误差，防止过拟合。 1.1 正则化方法 参数范数惩罚(Parameter Norm Penalties)...

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    机器学习之特征归一化(normalization)

    1. 引子 对房屋售价进行预测时，我们的特征仅有房屋面积一项，但是，在实际生活中，卧室数目也一定程度上影响了房屋售价。下面，我们有这样一组训练样...

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    高斯混合模型

    本文为转载，原文链接：高斯混合模型（GMM） - 戴文亮的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/3048307...

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    优化算法

    动量法、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam 1.动量法 在7.2节（梯度下降和随机梯度下降）中我们提到，目标函数有关自变...

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    统计学习方法读书笔记——第七章 支持向量机

    支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。...

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