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Cython入门教程好好的为何要混合Python代码和C代码呢？原因主要有2个： Python性能差，将一部分核心逻辑用C语言实现以提升整体性能 希望Python能够调用一个C语言实现的系统，典...
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需要先读过李航的书再来看哦
机器学习面试之最大熵模型
最大熵模型属于运用最大熵原理的多分类模型，这个模型在面试中经常会与逻辑回归一起问，比如，为什么说二者是类似的？要解答这个问题，需要对两个模型的原理都有清晰的理解，很多面试者虽...
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@Yuyao_b2c0 这是我比较得意的一篇文章了
xgboost的原理没你想像的那么难
xgboost 已然火爆机器学习圈，相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost，就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部，进而理解参数的含义，根据需...
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@musenL 是的，下面有原文地址哈
如何感性地理解EM算法？
如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。个人认为，理解EM算法背后的idea，远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受，从...
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@musenL 可以自己搜一下的，程序员基本功哈
如何感性地理解EM算法？
如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。个人认为，理解EM算法背后的idea，远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受，从...
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如何感性地理解EM算法？
如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。个人认为，理解EM算法背后的idea，远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受，从...
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机器学习面试之生成模型VS判别模型
生成模型和判别模型是机器学习中两类基本的模型，在机器学习面试中，经常会被问到。能否清晰简明地说明二者的不同，直接影响到面试官对求职者基础知识掌握程度的判断。本文试图给出一个回...
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回答一下课后习题
：不需要标准化。因为决策树中的切分依据，信息增益、信息增益比、Gini指数都是基于概率得到的，和值的大小没有关系。另外同属概率模型的朴素贝叶斯，隐马尔科夫也不需要标准化。
：不需要标准化。因为决策树中的切分依据，信息增益、信息增益比、Gini指数都是基于概率得到的，和值的大小没有关系。另外同属概率模型的朴素贝叶斯，隐马尔科夫也不需要标准化。