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全部文章 / 机器学习（共20篇）

极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）

文章目录极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation） 1. 前言 2. 通俗理解 ...

2021-03-30

0 2084

numpy 中的 broadcasting（广播）机制

numpy 中的 broadcasting（广播）机制矩阵维度匹配问题，以下举例说明类型（一） import numpy as np x=np.zeros([11,5]) w=np.zeros([5,2]) b=np.zeros([2,1]) print("x.shap...

2021-03-30

0 635

tf.argmax函数

tf.argmax(A,axis=0) axis=0 求每列对大值的索引 axis=1 求每行最大值索引似乎与通常的0为行，1为列正好相反！！！代码示例 import tensorflow as tf import numpy as np A=np.zeros([3]) B=np.z...

2021-03-30

0 784

Session.run 和Tensor.eval 的区别

Session.run()和Tensor.eval()的区别代码示例如果是一个 Tensor t，在使用t.eval()时，等价于：tf.get_default_session().run(t). import tensorflow as tf import numpy as np ...

2021-03-30

0 597

tf.variable_scope与tf.name_scope的用法辨析

tf.variable_scope与tf.name_scope的用法辨析 tf.variable_scope可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable的变量 tf.name_scope可以让变量有相同的命名，只是限于tf.Variable的变...

2021-03-30

0 967

李宏毅机器笔记 Logistic Regression（解释 LR 为什么不能用 square error ）

个人听课笔记，先贴上PPT版笔记，后续有空再行整理。课程链接: 李宏毅机器学习.

2021-03-30

0 545

【超详细公式推导】关于交叉熵损失函数（Cross-entropy）和平方损失（MSE）的区别

Cross-entropy 与 MSE 一、概念区别二、为什么不用MSE（两者区别详解） 2.1 原因 1：交叉熵loss权重更新更快 ...

2021-03-30

0 7548

为什么信息熵要定义成-Σp*log(p)？

参考： [1]: 为什么信息熵要定义成-Σp*log§？. [2]: 为什么香农要将信息熵公式要定义成-Σp·log₂ ( p ) ？或-∫p·log₂ ( p ) dp??. [3] Bishop 的著作《Pattern Recognition and Machine Learning》P48.

2021-03-30

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小波包分解

参考：小波与小波包、小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取暨小波包分解后实现按频率大小分布重新排列(Matlab 程序详解）

2021-03-30

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RF、GBDT、XGBoost 面试笔记

由于本文是基于面试整理，因此不会过多的关注公式和推导，如果希望详细了解算法内容，敬请期待后文。补充：　　什么情况下(不)需要归一化？ 1. 需要：基于参数的模型或基于距离的模型，都是要进行特征的归一化。 2. 不需要：基于树的方法是不需要进行特征的归一化，例如随机森林，bagging 和...

2021-03-30

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