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一文掌握XGBoost核心原理
XGBoost是经典的提升树学习框架,其配套论文和PPT分享也相当经典,本文简单梳理其思路,原文见XGBoost原理简介。
用户2183996
2019-04-18
8960
Linear/Logistic/Softmax Regression对比
Linear/Logistic/Softmax Regression是常见的机器学习模型,且都是广义线性模型的一种,有诸多相似点,详细对比之。原文见Linear/Logistic/Softmax Regression对比。
用户2183996
2019-04-18
1.3K0
损失函数清单
所以实际模型中0-1 Loss用的很少,后续介绍的误差,多数可看做0-1 Loss的一个上界。
用户2183996
2019-03-21
8040
经典决策树对比
algo-decision-tree-conditional-probability
用户2183996
2019-03-19
7320
长文:一文掌握Pandas
Pandas是Python数据科学生态中重要的基础成员,功能强大,用法灵活,简单记录之。
用户2183996
2019-03-01
8040
NumPy核心概念
NumPy是Python数据科学生态中重要的基础成员,其中有几个概念比较tricky,简单记录之。更佳阅读体验,可移步NumPy核心概念。
用户2183996
2019-02-27
7170
ROC分析
算法工作中,经常要对模型进行评估,由此衍生出很多指标。比如Accuracy、Precision、Recall、F1-score、AUC等等。准确理解各指标的内涵、使用场景及局限,还挺有挑战。更佳阅读体验,请移步ROC分析。
用户2183996
2019-02-21
9440
03 Types of Learning
从Output Space/Data Label/Protocol/Input Space四个维度介绍常见机器学习类型,见详细课件。
用户2183996
2018-10-10
5450
01 The Learning Problem
也就是要依次回答:何时可以用机器学习?为何可以机器学习?怎样机器学习?怎样更好地机器学习?构建一幅大Picture!
用户2183996
2018-09-29
3430
02 Learning to Answer Yes/No
从最简单最基础的二分类问题出发,演示一个简单机器学习算法PLA的完整过程,见详细课件。
用户2183996
2018-09-29
3170
Hinge Loss
The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines (SVMs). For an intended output t = ±1 and a classifier score y(raw score), the hinge loss of the prediction y is defined as l(y) = max(0, 1 - t*y) It c
用户2183996
2018-07-03
9240
逻辑回归(NN Mindset)
Andrew CS230: Deep Learning课程笔记。Logistic Regression with a Neural Network mindset
用户2183996
2018-06-28
5443
Ruby练习三
Q1: attr_accessor_with_history attr_accessor uses metaprogramming to create getters and setters for object attributes on the fly. Define a method attr_accessor_with_history that provides the same functionality as attr_accessor but also tracks every value
用户2183996
2018-06-28
8090
Ruby练习一=> {'a' => 3, 'man' => 1, 'canal' => 1, 'panama' => 1, 'plan' => 1}returns the list ["Pam", "
Why Homework? These problems are excellent for ruby learning and is homework for some course, like C
用户2183996
2018-06-28
3900
Ruby练习二input: ['cars', 'for', 'potatoes', 'racs', 'four','scar', 'creams', 'scream']=> output: [["c
Q1: Rock Paper Scissors Tournament A rock, paper, scissors tournament is encoded as a bracketed array of games - that is, each element can be considered its own tournament. [[ [ ["Kristen", "P"], ["Dave", "S"] ], [ ["Richard", "R"], ["Michael", "S"
用户2183996
2018-06-28
4040
Numpy练习
开公众号啦,分享读书心得,欢迎一起交流成长。 qr-code.png 1. Import the numpy package under the name np import numpy as np 2. Print the numpy version and the configuration print np.__version__ # np.show_config() 1.10.4 3. Create a null vector of size 10 E = np.empty(3) # not z
用户2183996
2018-06-28
9810
Ruby练习四
Q1: Palindromes Adapt your solution from the “palindromes” question so that instead of writing pali
用户2183996
2018-06-28
5130
NumPy 模拟醉汉随机漫步
模拟醉汉随机漫步 假设醉汉每一步的距离是1或2,方向也完全随机,360度不确定,然后模拟醉汉的行走路径. 我们用坐标表示醉汉的位置,每次产生两个随机数,一个是步长,就是醉汉一步走多远,我们假设1或2,r = np.random.randint(1,3,N),一个是方向,是一个度数,0-360,theta = np.radians(np.random.randint(0,361,N)),注意转化为弧度,每走一步,坐标值就是之前坐标值之和,用cumsum函数可以很方便地实现,x = np.cumsum(r*np
用户2183996
2018-06-28
7350
Matplotlib可视化Pyplot Tutorial
MATLAB, and pyplot, have the concept of the current figure and the current axes. All plotting commands apply to the current axes. The function gca() returns the current axes (a matplotlib.axes.Axes instance), and gcf() returns the current figure (matplotlib.figure.Figure instance).
用户2183996
2018-06-28
5970
Numpy模拟生命
模拟生命 模拟生命类似一个小游戏,可以假设有很多个小生命,或小细胞,可生可灭,具体k看这个细胞邻居的多少,规则如下,更多参见: The universe of the Game of Life is an infinite two-dimensional orthogonal grid of square cells, each of which is in one of two possible states, live or dead. Every cell interacts with its ei
用户2183996
2018-06-28
3790
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