“本文内容的诉求为实用、易上手,所以理论的内容以及公式只做少量的解释,并不着重涉及?!?本节内容:1。评价函数 —— 如何评价模型的好坏2。测试集、验证集、训练集 —— 防止...
BatchNormalization介绍 参考知乎深度学习中 Batch Normalization为什么效果好?参考CSDN对Batch_Normalization的理解 ...
原文:Factorization Machines 地址:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.3...
Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapRedu...
已是2019年下半年了 再过不到5个月 20后就要出生了 他们看90后 就像90后看60后。 比起脱发、耳聋、老花,更具杀伤力的是一句“你都快30了,还…...” 第一批90...
概述 关键词:特征组合LR:缺乏特征组合能力,需人工做特征工程GBDT+LR:特种组合能力不强,对高维的稀疏特征应对乏力FM:具有较强的二阶特征组合能力,高阶特征组合应对乏力...
本篇主要内容:混淆矩阵(Confusion Matrix) 、精准率(Precision)、召回率(Recall ) 准确率的陷阱 在之前我们都是用分类准确度来评价分类算法的...
深度学习在这两年的发展可谓是突飞猛进,为了提升模型性能,模型的参数量变得越来越多,模型自身也变得越来越大。在图像领域中基于Resnet的卷积神经网络模型,不断延伸着网络深度。...