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    Excel VBA解读(139): 用户定义函数计算了多次

    写在开头的话:本系列从第133篇开始的22篇文章,都是翻译改编自fastexcel.wordpress.com的Making your VBA UDFs Efficient系列,可能有点高深晦涩,但确实都是好的VBA用户自定义函数编程细节技巧和经验。对于大多数人来说,你可以略过这些内容,因为我们只需懂得基础的VBA用户自定义函数知识就足够了。对于想深入研究VBA的人来说,还是值得研究和试验的。我刚开始看到这些文章的时候,一是水平有限,看不大懂,也觉得没有什么必要,所以一直收藏着。然而,随着自已研究VBA的深入,不由得佩服老外对VBA研究的深入,此时刚好Excel VBA解读系列又写到自定义函数这里,正好拿出来,边研究并翻译分享给大家。如果对这些内容没有兴趣的朋友,可以略过,免得浪费时间。

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    机器学习必备 | 最大似然估计:从统计角度理解机器学习

    本专栏之前的文章介绍了线性回归以及最小二乘法的数学推导过程。对于一组训练数据,使用线性回归建模,可以有不同的模型参数来描述数据,这时候可以用最小二乘法来选择最优参数来拟合训练数据,即使用误差的平方作为损失函数。机器学习求解参数的过程被称为参数估计,机器学习问题也变成求使损失函数最小的最优化问题。最小二乘法比较直观,很容易解释,但不具有普遍意义,对于更多其他机器学习问题,比如二分类和多分类问题,最小二乘法就难以派上用场了。本文将给大家介绍一个具有普遍意义的参数估计方法:最大似然估计。

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