为什么要进行连续特征离散化 参考 "知乎用户" 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 0. 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；这个点理解 1. 稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存 ...
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2020-05-01 16:50:47
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 极端到极致的优美 ...
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2020-05-01 10:56:46
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一、绘制误差线 使用errorbar方法可以绘制误差线。 x = np.linspace(0,10,50) dy=0.8 y = np.cos(x) + dy*np.random.randn(50) plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='.k') 做一些格式上的调整： p ...
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2020-04-29 11:05:30
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在我刚接触编程的时候, 那时候面试小题目很喜欢问下面这几类问题 1' 浮点数如何和零比较大小? 2' 浮点数如何转为整型? 然后过了七八年后这类问题应该很少出现在面试中了吧. 刚好最近我遇到线上 bug, 同大家交流科普下 问题最小现场 #include <stdio.h> int main(voi ...
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2020-04-29 01:09:39
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摘要 在损失函数计算的过程中，需要对模型的输出即 feats进行相关信息的计算。 在yolo_head中 当前小网格相对于大网格的位置（也可以理解为是相对于特征图的位置） loss的计算时每一层结果均与真值进行误差的累加计算。 YOLO v3的损失函数与v1 的损失函数略有不同。损失函数的计算是在对 ...
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2020-04-28 17:14:25
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1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数址小作为剪枝的标准。 2 算法 2.1 回归树 对回归树用平方误差最小化准则，生成 ...
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2020-04-28 14:36:46
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参数置信区间**计量经济学第三版课后答案靳庭良**和模型预测区间大小的影响因素分析，删掉了第2章一元线性回归模型的相关内容。在第4章引言中增加了随机误差项的正态性检验方法，§4.4节增加了含有随机解释变量的经典线性回归模型的定义、参数OLS估计量的性质以及假设检验的**计量经济学第三版课后答案**靳... ...
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2020-04-27 19:37:15
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``` 一、简单介绍： Chrony是NTP（Network Time Protocol，网络时间协议，服务器时间同步的一种协议）的另一种实现，与ntpd不同，它可以更快且更准确地同步系统时钟，最大程度的减少时间和频率误差。 Chrony包括两个核心组件： 1、chronyd：一个后台运行的守护进程... ...
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2020-04-26 11:16:45
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 线性回归：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法，其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 逻辑回归：逻辑回归是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法。 线性回归处理的是回归问题，逻辑回归处理的是分 ...
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2020-04-25 12:27:15
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原文链接 文章目录 数值类型的常用指标含义 总量误区 误差 模板变量 模板变量的写法 新建模板变量 模板变量的隐藏玩法 grafana 面板编辑器 Metrcis Legend Display 高级函数 聚合单个查询的多条匹配曲线的总量 Combine -> sumSeries 时间线迁移 Tran ...
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2020-04-24 20:05:36
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