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面试题:梯度下降算法中,学习率是不是越大越好?
文末留下了一个问题,就是当我们使用梯度下降算法时,选择的参数学习率是不是越大越好呢?
TechFlow-承志
2022-08-26
2.8K0
三行代码求出线性回归,但为什么大家不这么用呢?
上一期我们虽然聊了线性回归的背景,但却没有说它怎么使用。虽然我们学习的是模型的原理,但不了解使用场景有的时候会让理论的学习变得很困难。所以有必要花一点篇幅先来简单说明一下线性回归的使用场景。
TechFlow-承志
2022-08-26
9680
机器学习 | 深入SVM原理及模型推导(一)
SVM模型大家可能非常熟悉,可能都知道它是面试的常客,经常被问到。它最早诞生于上世纪六十年代。那时候虽然没有机器学习的概念,也没有这么强的计算能力,但是相关的模型和理论已经提出了不少,SVM就是其中之一。
TechFlow-承志
2020-08-05
7661
机器学习基础——推导线性回归公式
在之前的文章当中,我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型,介绍过最小二乘法,所以这期文章我们顺水推舟,来讲讲线性回归模型。
TechFlow-承志
2020-03-05
8170
机器学习基础——一直深入到信息论,详解本文分析中的tf-idf
今天的文章和大家聊聊文本分析当中的一个简单但又大名鼎鼎的算法——TF-idf。说起来这个算法是自然语言处理领域的重要算法,但是因为它太有名了,以至于虽然我不是从事NLP领域的,但在面试的时候仍然被问过好几次,可见这个算法的重要性。
TechFlow-承志
2020-03-05
6280
机器学习基础——梯度下降法
在之前的文章当中,我们一起推导了线性回归的公式,今天我们继续来学习上次没有结束的内容。
TechFlow-承志
2020-03-05
7730
高等数学——复杂函数的求导方法
上一篇文章我们复习了函数求导的定义和一些常见函数的导数,今天这篇文章我们回顾一下复杂函数的求导方法。先强调一下,今天的文章很重要,想要看懂机器学习各种公式推导,想要能够自己推一推各种公式,函数求导是基础中的基础,在算法这个领域,它比积分要重要得多。
TechFlow-承志
2020-03-05
1K0
机器学习基础——从线性回归到逻辑回归【硬核推导,附代码】
在之前的文章当中,我们推导了线性回归的公式,线性回归本质是线性函数,模型的原理不难,核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习,我们基本上了解了机器学习模型学习的过程,这是机器学习的精髓,要比单个模型的原理重要得多。
TechFlow-承志
2020-03-05
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