如果说线性回归算法像丰田凯美瑞的话，那么梯度提升（GB）方法就像是UH-60黑鹰直升机。XGBoost算法作为GB的一个实现是Kaggle机器学习比赛的常胜将军。不幸的是，很多从业者都只把这个算法当作黑盒使用（包括曾经的我）。这篇文章的目的就是直观而全面的介绍经典梯度提升方法的原理。 原理说明 我们 ...
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2018-10-21 01:03:41
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.line{ width: 100%; height: 2px; background: linear-gradient( to right, rgba(0, 0, 0, 0) 0%, rgba(0, 0, 0, 0) 10%, rgba(255, 255, 255, 0.3) 20%... ...
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2018-10-16 11:57:25
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偶然间在微信公众号 上看到了这篇文章《 "CSS Painting API" 》，算是对 的初次见面。 后来有空的时候，百度搜了一下，看了这篇文章《 "CSS神奇的conic gradient圆锥渐变" 》后，对 有了深刻的了解。 概述 ：圆锥形渐变，它的两个兄弟 、`radial gradient ...
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2018-10-11 14:28:25
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h 表示色调 从0-360 s 饱和度 0 - 100% l 亮度 0 -100% a 透明度 0-1 ...
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2018-10-10 19:13:26
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css之单位 角度<angle> 用于<gradient>s和某些transform功能中 deg表示以度为单位的角度。一整圈就是360deg。 例如：0deg，90deg，14.23deg。 grad用渐变表示角度。一整圈就是400grad。 例如：0grad，100grad，38.8grad。r ...
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2018-10-09 14:23:55
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imagick 拓展的下载地址 https://windows.php.net/downloads/pecl/releases/imagick/ 可惜的是这个地址最新版没有php7.2, 如果是7.1可以推荐 https://windows.php.net/downloads/pecl/snaps/ ...
1.逻辑回归解决什么问题？ 逻辑回归用于分类问题。 对于二分类问题，输入多个特征，输出为是或不是（也可以写作1或0）。 逻辑回归就是这样一个用于分类的模型。 2.什么是逻辑回归？ 逻辑回归建立在线性回归的基础上。 首先，线性回归将多个特征映射到一个变量。 之后，在这个变量上设置一个阈值。大于这个阈值 ...
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2018-10-07 15:37:06
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引入 1. 随机梯度下降的特点 随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent)作为深度学习中主流使用的最优化方法, 有以下的优点: 躲避和逃离假的 鞍点 和 局部极小点 的能力 这篇论文认为, 这些 局部极小 也包含着一些有用的信息, 能够帮助提升模型的能力. 2. 局部 ...
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2018-10-07 12:08:29
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在较深的网络，如多层CNN或者非常长的RNN，由于求导的链式法则，有可能会出现梯度消失（Gradient Vanishing）或梯度爆炸（Gradient Exploding ）的问题。 原理 问题：为什么梯度爆炸会造成训练时不稳定而且不收敛？ 梯度爆炸，其实就是偏导数很大的意思。回想我们使用梯度下 ...
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2018-10-02 22:14:11
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