发简信
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L1, L2 正则项
L1正则：sparse, 参数特别多时，使一部分变为0，只选出比重大的参数 L2正则：雨露均沾 Elastic Net: 一篇经典论文，讲 L1...
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softmax简单代码实现(浅谈交叉熵和反向传播)softmax激活函数: , （x属于分类 j的概率） 用在多分类问题，输出的结果为和为 1的多个概率值 (该图为2分类, 代码是3分类, 原理...
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分布函数和概率密度1.连续型随机变量的分布函数 F(x)：随便举一个例子 性质：1.单调不减，一定为增函数 2.处处右连续，有有限个间断点 3...
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一元线性回归的梯度下降1.Linear regression of one variable： 一个一次线性模型： (预测值：prediction) 2.代价函数 c...
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全概率公式和贝叶斯公式(先验概率和后验概率)完备事件组：，两两互斥，且并集为全集 S 全概率公式: 根据条件概率公式得： 即： 因为 A的发生是由 B的原因引起的，所以又叫“由原因推结果”...