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机器学习从入门到成神
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面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型(top6)
机器学习
2、赛题任务: 利用已有的用户属性(如个人基本信息、用户画像信息等)、终端属性(如终端品牌等)、业务属性、消费习惯及偏好匹配用户最合适的套餐,对用户进行推送,完成后续个性化服务。
大黄大黄大黄
2019-04-09
1.6K
0
Keras-RetinaNet训练自己的数据详细教程
机器学习
1、代码开源框架使用的是 fizyr/keras-retinanet 2、Keras版本要2.2.4以上
大黄大黄大黄
2019-03-15
2.3K
0
机器学习知识点
线性回归
机器学习
线性回归的样本的输出,都是连续值,$ y\in (-\infty ,+\infty ),而逻辑回归中,而逻辑回归中,而逻辑回归中y\in (0,1)$,只能取0和1。
大黄大黄大黄
2019-02-25
422
0
机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现
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版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/55224524
大黄大黄大黄
2018-09-14
1.4K
0
机器学习中数据处理与可视化的python、numpy等常用函数
机器学习
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大黄大黄大黄
2018-09-14
488
0
交叉熵代价函数定义及其求导推导(读书笔记)
机器学习
神经元的输出就是 a = σ(z),其中z=\sum w_{j}i_{j}+b是输⼊的带权和。
大黄大黄大黄
2018-04-02
971
11
机器学习之从极大似然估计到最大熵原理以及EM算法详解
机器学习
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极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是,一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,... ,若在一次试验中,结果A出现了,那么可以认为实验条件对A的出现有利,也即出现的概率P(A)较大。极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明。设甲箱中有99个白球,1个黑球;乙箱中有1个白球.99个黑球。现随机取出一箱,再从抽取的一箱中随机取出一球,结果是黑球,这一黑球从乙箱抽取的概率比从甲箱抽取的概率大得多,这时我们自然更多地相信这个黑球是取自乙箱的。一般说来,事件A发生的概率与某一未知参数 \theta 有关, \theta 取值不同,则事件A发生的概率P(A|\theta )也不同,当我们在一次试验中事件A发生了,则认为此时的\theta 值应是t的一切可能取值中使P(A|\theta )达到最大的那一个,极大似然估计法就是要选取这样的t值作为参数t的估计值,使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。
大黄大黄大黄
2018-04-01
2.9K
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