开课吧小科

把LR从头到脚都给讲一遍。建模，现场数学推导，每种解法的原理，正则化，LR和maxent模型啥关系。有不少会背答案的人，问逻辑细节就糊涂了。 原理都会? 那就问工程，并行化...

③ 鲁棒性！鲁棒性！鲁棒性！离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的...

明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。 这里的抽象成数学问题，指的我们明确我们可以获得什么样的数据，目标...

欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样本的不同属性（即各指标或各变量量纲）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别...

因为数值缩放不影响分裂点位置，对树模型的结构不造成影响。 按照特征值进行排序的，排序的顺序不变，那么所属的分支以及分裂点就不会有不同。而且，树模型是不能进行梯度下降的，因为...

1.基于距离计算的模型：KNN。 2.通过梯度下降法求解的模型：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络。 但树形模型不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分...

1、知道HMM的参数 λ = (A, B, π) 和观测序列O = {o1,o2, …, oT} ，如何计算模型 λ 下观测序列O出现的概率P(O | λ)。 2、HMM的...

动态规划算法，用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。声音信号作为观察到的事件序列，而文本字符串，被看...

词向量其实是将词映射到一个语义空间，得到的向量。而word2vec是借用神经网络的方式实现的，考虑文本的上下文关系，有两种模型CBOW和Skip-gram，这两种模型在训练...