在我的印象里面。Neural Network就是多套了几层的Logistic Regression。因此，在Cost Function里面，他们也是会有很多联系的。 比如这里，我们甚至可以说他们就是一个东西，不过上面是向量化表达，下面是单独的表达。Cost Function不过就是在评估预测出来的和 ...
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2021-04-29 11:48:55
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AdaBoost训练弱分类器关注的是那些被分错的样本，AdaBoost每一次训练都是为了减少错误分类的样本。而GBDT训练弱分类器关注的是残差，也就是上一个弱分类器的表现与完美答案之间的差距，GBDT每一次训练分类器，都是为了减少这个差距。 GBDT的原理就是所有弱分类器的结果相加等于预测值，然后下 ...
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2021-04-19 15:12:38
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一、为什么不要使用finalize 终结方法finalize是不可预测的： （1）无法保证什么时间执行。 （2）无法保证执行该方法的线程优先级。 （3）无法保证一定会执行。 （4）如果在终结方法中抛出了异常，并且该异常未捕获处理，则当前对象的终结过程会终止，且该对象处于破坏状态。 （5）影响GC的效 ...
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2021-04-13 12:30:31
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一、AUC含义 AUC是二分类指标ROC曲线下方的面积，在0~1之间。而在预测结果概率列表中可以理解为负样本排在正样本前面的概率（对概率值列排序）。 二、概率列表 通常建模结果可以输出为包含两列的表，第一列为真实标签（1/0），第二列为预测标签1的概率，示例如下： 三、利用awk计算AUC （1）先 ...
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2021-04-10 12:59:15
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可参考的表达方式： The enhanced PM2.5 model was compared with three alternative models, including the basic NLR model, the basic NLR model with a persistence p ...
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2021-04-10 12:55:44
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需求 占内存太大：但是没有想明白哪里占？参数？ 那就计算一下参数：每个特征哈希出多少个结果 常见方法 Pruning（修剪）: 因为神经网络很多权重几乎为0，这类参数作用不大，部分参数删掉也不影响模型预测效果 Weight Factorization（权重分解）：权重矩阵可以进行低秩矩阵分解，即lo ...
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2021-04-09 13:34:22
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OpenAI GPT 是在 Google BERT 算法之前提出的，与 BERT 最大的区别在于，GPT 采用了传统的语言模型进行训练，即使用单词的上文预测单词，而 BERT 是同时使用上文和下文预测单词。因此，GPT 更擅长处理自然语言生成任务 (NLG)，而 BERT 更擅长处理自然语言理解任务 ...
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2021-04-06 15:20:32
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一篇文章快速掌握Vuex 1.Vuex是什么？ Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式。它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。Vuex 也集成到 Vue 的官方调试工具 devtools extension (opens ...
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2021-04-06 14:29:30
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本文参考了https://blog.csdn.net/xinzhan0/article/details/52461611?locationNum=2&fps=1 如何设置shared pool及sga的大小 前面讲了很多关于shared pool的知识对我们来讲最简单最直接的工作是sharedpoo ...
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2021-04-01 13:24:11
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曲线: P-R X轴是Percision, Y轴是Reall。 Percision=TP/FP+TP，也就是预测是阳性并且正确的/预测是阳性的。这个值大意味着这个模型预测出来的阳性很多都是对的，当置信度大时，一般精确度也大。 Recall=TP/TP+FN, 也就是预测是阳性并且正确/所有的阳性。R ...
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2021-03-30 13:57:23
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