一、偏差和方差 欠拟合的loss主要来自偏差 过拟合的loss主要来自方差 应对大的偏差的方法： 增加更多特征作为输入 使用更复杂的模型 应对大的方差的方法： 更多数据 正则化 k折交叉验证 二、梯度下降 Adagrad 二次微分大的点梯度虽然大但是可能会比梯度小的点离极值点更近，因此学习率需要考虑 ...
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2020-07-22 20:53:23
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1? 模式识别系统 数据获取：用计算机语言（可计算数字符号）来表示研究对象 预处理：对研究对象去噪声，复原等 特征提取与选择：对数据进行变换，降纬，简化处理等 分类决策：归类（） 分类器设计：对分类结果进行判断检测，误差分析 2? 模式识别主要问题 特征选择与优化：特征选择：使同类物体紧致性； 组合 ...
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2020-07-22 16:02:05
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Java继承的三个特征 1.Java语言是单继承的，一个类的直接有且仅有一个。 若一个子类有多个父类，当父类有相同方法名时，子类无法正常调用。 2.Java语言可以多级继承。 public class A{} public class B extends A{} public class C ext ...
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2020-07-22 15:40:16
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《百面》上本章节的内容非常精华，仅涉及SVM、LR、DT三个算法的少数问题，这是远远不够。所以这篇随笔会经常更新，接下来会把遇到的有价值的面试题目都整理在本节（关于经典算法的）。 【SVM】 1.简单介绍SVM 支持向量机简称为SVM，是一种二类分类模型，它的模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分 ...
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2020-07-22 11:48:01
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全局变量与静态变量 static 声明的变量在C语言中有两方面的特征： 1.变量被放在程序的全局存储区中，这样在下一次调用的时候还可以保持原来的赋值。这一点是它与堆栈变量和堆变量的区别。 2.变量用static告知编译器，自己仅在变量的作用范围内可见。这一点是它与全局变量的区别。Tips: A.若全 ...
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2020-07-22 11:15:14
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FM的论文名字为《Factorization Machines》，其核心思想是组合一阶和二阶特征，基于K维的隐向量，处理因为数据稀疏带来的学习不足问题。并且通过公式推导出其学习时间是线性的，非常适用于大规模的推荐系统。首先从LR到多项式模型方程再到FM进行演进的梳理，随后对于论文中的某些细节进行展开 ...
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2020-07-22 02:15:52
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一种基于特征的目标检测算法：selective search。 ...
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2020-07-22 02:03:30
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面向过程和面向对象思想对比 面向过程（POP）：是一种以过程为中心的编程思想，实现功能的每一步，都是自己实现的 面向对象（OOP）：是一种以对象为中心的编程思想，通过指挥对象实现具体的功能 类和对象的关系 1.类是一组具有共同属性和行为的事物的抽象 **属性：**事物具备的各个特征，例如手机这个事物 ...
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2020-07-21 22:48:02
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sns.barplot() ：条形图主要展现的是每个矩形高度的数值变量的中心趋势的估计 条形图只显示平均值（或其他估计值） 注：countplot参数和barplot基本差不多，可以对比着记忆，有一点不同的是countplot中不能同时输入x和y，且countplot没有误差棒， 类别特征barpl ...
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2020-07-21 22:29:28
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一、C#方法中参数类型 有4种参数类型，有时候很难记住它们的不同特征，下图对它们做一个总结，使之更容易比较和对照。 二、C#方法中的参数 1、值参数 使用值参数，通过复制实参的值到形参的方式把数据传递到方法。方法调用时，系统做如下操作： · 在栈中为形参分配空间 · 复制实参到形参 注：栈（先进后出 ...
