欧飞红

针对本次任务中遇到的问题，进行一些资料的补充。 针对xgb等模型的理解 lightgbm,xgboost,gbdt的区别与联系 LR和树模型基础概念 决策树、逻辑回归、线性回...

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数据探索在机器学习中我们一般称为EDA（Exploratory Data Analysis）： 是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索...

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文本分类 使用双向循环神经网络 使用卷积神经网络->TextCNN TextCNN 模型主要使用了一维卷积层和时序最大池化层。假设输入的文本序列由 n 个词组成，每个词用 ...

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优化算法进阶 ill-conditioned problem Condition Number of Hessian Matrix: cond_{H} = \frac{\la...

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批量归一化和残差网络 为什么要做标准化处理 深层神经网络中，中间某一层的输入是其之前的神经层的输出。因此，其之前的神经层的参数变化会导致其输入的分布发生较大的差异。利用随机梯...

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卷积神经网络基础 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数...

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机器翻译及相关技术 特征 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 encoder-decoder 针对输入输出的序列长度不等的翻译问...

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过拟合、欠拟合及其解决方案 训练集和测试集 测试数据集不可以用来调整模型参数，如果使用测试数据集调整模型参数，可能在测试数据集上发生一定程度的过拟合，此时将不能用测试误差来近...

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线性回归 反向传播算法 什么叫反向传播，有没有直观理解？ 如何直观地解释 backpropagation 算法？ 推荐里面的第一、第二个答案 pytorch常用函数 本视频用...

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前言 这一篇比较简单，就总结整理下 JS 中实现面向对象设计思想，尤其是使用类实现的方法。我们都知道，JS 的语言底层是不支持类的，在不同场合我也看到不要实现类的建议。遗憾的...

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今天看的这一章比较有意思。 作者用一个公式来表示幸福的持久度： H = S + C + V 其中 H 指的是 Happy（幸福的持久度），S 指的是 Scope（幸福的范围）...

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这一章讲了幸福的误区。作者大概有以下三个观点： 消极情绪在很长一段时间内被认为是进化的有利因素； 近来研究发现，积极情绪对人也能产生积极作用； 消极情绪和积极情绪各有其适应环...

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第二章，作者以一个第一人称故事，展示了“他”在一次选举中从无助、慌张到自信、果断的过程。我也第一次了解到，心理学家（姑且这么说）也和普通人一样，会有情绪低落的时候。 在故事中...

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修女的例子告诉我们，幸福感的强烈程度是寿命长短的决定因素之一。同样地，杜乡微笑的例子也可以佐证书中这一结论。 从前的心理学，关注的是人们为什么会消极，即从抑郁、悲伤的角度看一...

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骨哥厉害！

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The term ‘anti-ageing’ may now be taboo, but the new era of beauty advertising still pr...