程序员在深圳

要说近几年最引人注目的技术，无疑的，非人工智能莫属。无论你是否身处科技互联网行业，随处可见人工智能的身影：从 AlphaGo 击败世界围棋冠军，到无人驾驶概念的兴起，再到科...

我们知道线性回归一般都用来解决回归类问题，例如房价预测，气温预测等。实际上，加上 Softmax 这样的技术，我们还可以使用线性回归来解决多分类问题。Softmax 是对网...

本文是笔者学习 TensorFlow2.0（下文都写作 TF2.0） 的一篇笔记，使用的教材是《动手深度学习》（TF2.0版）。 上面这个图就是线性回归 的神经网络的表示。...

上一次我们一起学习了 GBDT 算法的回归部分，今天我们继续学习该算法的分类部分。使用 GBDT 来解决分类问题和解决回归问题的本质是一样的，都是通过不断构建决策树的方式，...

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是被工业界广泛使用的机器学习算法之一，它既可以解决回归问题，又可以应用在分类场景中，该算法由斯坦福...

在继续学习 GBDT（Gradient Boosting Dicision Tree） 决策树前，我们需要先来了解下逻辑回归算法（Logistic Regression），...

前一个树桩的错误数据会影响后一个树桩的生成，意味着后面的树桩是前面树桩的补足。这种思想也被称为 Boost，除 AdaBoost 外，GBDT 和 XGBoost 也是这样...

在 CART 分类回归树的基础之上，我们可以很容易的掌握随机森林算法，它们之间的区别在于，CART 决策树较容易过拟合，而随机森林可以在一定程度上解决该问题。 随机森林的主...

上一篇文章主要介绍了分类树，下面我们再一起来看一下回归树，我们知道，分类决策树的叶子节点即为分类的结果；同理，回归树的叶子节点便是连续的预测值。那么，同样是回归算法，线性回...

分类回归树 CART 是决策树家族中的基础算法，它非常直觉（intuitive），但看网上的文章，很少能把它讲的通俗易懂（也许是我理解能力不够），幸运的是，我在 Youtu...

MXNet中的库NDArray类似于NumPy，区别在于NDArray可以利用GPU进行加速以及自动求梯度创建NDArray运算按元素运算矩阵乘法矩阵连接两个同形状的张量，...

今天在阿里云 ECS 上配置了一个 Jupyter Server，这样我的 iPad 就可以随时随地利用该工具写文章，撸 Python 代码了（前提是有网络的情况下）。 其...

这 4 条规则实际上只有第 2 条是常用的，下面说下这 3 种作用域的使用场景。 上面例子中，类 B 是一个基类，D_pub 是一个使用 public 作用域的子类，而 D...

这道题虽然是中等难度，但实际上解起来很简单，按题目要求，需要把原字符串按一定规则拆成 n 个子字符串，再将这 n 个子字符串首尾相连即可。 发现规律了吧，于是我们可以写一个...

支持 SSH 隧道 (SSH Tunnel) 的连接方式，这样你便可以在家里调试公司电脑上的代码了。 本文将以 SSH 连接的方式，做一个入门介绍，更多高级功能还需你在使用...

给定一个字符串 s，找出其中最长的回文子字符串，假设 s 的最大长度为 1000。 注意到回文的对称性特点，我们只需要在遍历 s 的过程中，假设每一个字符都是回文的中心，对...

在用机器学习算法对数据进行拟合的过程中，往往一开始得不到满意的结果，例如 AUC 值不够高，此时我们就需要对模型进行调优，那么调优的方向是什么？有没有调优方法论可遵循？答案...