原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
既然选择了机器学习的方向,所以对经典且必须要掌握的算法还是要理解和推导复现的,为了避免遗忘,整理了一些链接的汇总,这里记录分享下.因为突然对GAN(Generative Adversarial Network)有了兴趣,所以找了一些资料来进行学习,为了避免误导和我一样的小白,所以这里放上几个大牛的链接和讲解.一 GAN1 李宏毅老师的视频和PPT ,链接如...
1.1 Logloss1.1.1 基本原理Logloss即对数损失, 也称为对数似然损失(Log-likelihood Loss),或交叉熵损失(cross-entropy Loss), 是在概率估计上定义的.可用于评估分类器的概率输出.CTR预估是一个二分类问题,只有两类 {0, 1}, 则Logloss公式为 其中, yi为输入实例 xi的真实类别, pi为预测输入实例 xi属于...
KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习中算法中最基础和简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN 算法的思想非常简单：对于任意的 n 维输入向量，其对应于特征空间一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或者预测值。KNN 算法在机器学习算法中有一个十分特别的地方，
Adaboost算法说实话看文章看见过好多好多次,非常有名的一个算法,这次找到一个讲解非常详细以及清晰的随笔,所以不要脸的转载了,分享给大家!!!这里是原文链接哦https://www.cnblogs.com/zyly/p/9416263.html集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类：第一个是个体学习器之间存在强依赖关系； 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。...
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