SSE(和方差.误差平方和):The sum of squares due to errorMSE(均方差.方差):Mean squared errorRMSE(均方根.标准差):Root mean squared errorR-square(确定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下面我对以上几个名词进行详细的解释下,相

mae():平均绝对误差 mse:均方误差 sse:误差平方和

信息熵为什么要定义成-Σp*log(p)? 再解释信息熵之前,需要先来说说什么是信息量. 信息量是对信息的度量,单位一般用bit. 信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon )对信息量的定义如下: 在解释这个公式之前,先看看下面的例子. 比如一个黑箱里有2个苹果,8个橙子我们把从黑箱里取苹果.橙子看成是一个随机过程,X={x1,x2},其中的随机变量分别表示苹果.橙子. 当我们了解到拿出来的是什么的时候,我们就接受到了信息,这个信息的信息量的大小与这个东西出现

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SSE 系列内置函数中的 shuffle 函数 邮箱: quarrying@qq.com 博客: http://www.cnblogs.com/quarryman/ 发布时间: 2017年04月18日 版权声明: 自由分享, 保持署名-非商业用途-非衍生, 知识共享3.0协议. 水平有限, 欢迎大家批评指正! 这份博文总结了 SSE 系列内置函数中与 shuffle 有关的宏和函数.分析验证了 _mm_shuffle_epi16 存在的可能性,并利用 _mm_shuffle_epi8 实现了该函

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本篇讲坐标系统的详细定义,有关坐标系的变换公式,以及简单说说高程坐标系统. 本文约6000字,阅读时间建议45分钟.硬内容比较多,如有疏漏错误请指出,建议有兴趣的朋友进一步阅读. 作者:博客园/B站/知乎/csdn/小专栏 @秋意正寒 版权:转载请告知,并在转载文上附上转载声明与原文链接(https://www.cnblogs.com/onsummer/p/12082454.html). 目录 1. 地理坐标系统定义 2. 投影坐标系统定义 3. 高程系统 4. 坐标系统转换 1. 地理坐标系统

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目录 基本语法 两种代码引用方式 插入链接并描述 插入图片 有序列表 无序列表 分割线 表格 如何插入公式 如何输入上下标 如何输入括号和分隔符 如何输入分数 如何输入开方 如何输入省略号 如何输入矢量 如何输入积分 如何输入极限运算 如何输入累加.累乘运算 如何输入希腊字母 如何输入其它特殊字符 关系运算符 集合运算符 对数运算符 三角运算符 微积分运算符 逻辑运算符 戴帽符号 连线符号 箭头符号 如何进行字体转换 如何使用大括号和行标 其它公式 定义新的符号 \operatorname 添加

Logistic回归一.概述 1. Logistic Regression 1.1 线性回归 1.2 Sigmoid函数 1.3 逻辑回归 1.4 LR 与线性回归的区别 2. LR的损失函数 3. LR 正则化 3.1 L1 正则化 3.2 L2 正则化 3.3 L1正则化和L2正则化的区别 4. RL 损失函数求解 4.1 基于对数似然损失函数 4.2 基于极大似然估计 二. 梯度下降法 1. 梯度 2. 梯度下降的直观解释 3. 梯度下降的详细算法 3.1 梯度下降法的代数方式描述 3.2

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1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

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一.深度学习与深层神经网络 深层神经网络是实现“多层非线性变换”的一种方法. 深层神经网络有两个非常重要的特性:深层和非线性. 1.1线性模型的局限性 线性模型:y =wx+b 线性模型的最大特点就是任意线性模型的组合仍然还是线性模型. 如果只通过线性变换,任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何的区别,它们都是线性模型.然而线性模型能够解决的问题是有限的. 如果一个问题是线性不可分的,通过线性模型就无法很好的去分类这些问题. 1.2激活函数实现去线性化 神经元的输出为所有输入

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第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧.例如有一个包含 \(m\) 个样本的训练集,你很可能习惯于用一个 for 循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用 for 循环来遍历整个训练集,所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集.

第五部分 性能调优与架构篇 本篇将为读者介绍性能调优的一些背景知识和理论,然后介绍一些工具的运用,最后介绍从应用程序到操作系统.到数据库.到存储各个环节的优化. 性能调优是一个高度专业的领域,它需要一定的方法论做指导,我们需要有一定的背景知识和方法论做引导,才能提出正确的问题,正确的问题往往意味着有解决问题的可能性,这也是我们在处理各种事务的时候最难知道的.提出正确的问题是一种能力,也是可以训练出来的.本篇将花大量篇幅叙述各种调优方法,并分享笔者从业多年来的一些经验和意识,目的是和大家沟通有无,

背景 在推荐领域CTR(click-through rate)预估任务中,最常用到的baseline模型就是LR(Logistic Regression).对数据进行特征工程,构造出大量单特征,编码之后送入模型.这种线性模型的优势在于,运算速度快可解释性强,在特征挖掘完备且训练数据充分的前提下能够达到一定精度.但这种模型的缺点也是较为明显的: 模型并未考虑到特征之间的关系 \(y=w_0+\sum_{i=1}^{n}w_ix_i\) .在实践经验中,对特征进行交叉组合往往能够更好地提升模型效果.