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RSS订阅原创 tensorflow练习(二)--线性回归(linear regression)
线性回归 学习实例 参考代码 原理 线性回归是使用线性的方式刻画自变量和因变量直接的相关关系，在线性回归的任务中，线性回归是明确了要用线性的函数对数据进行拟合，并求解线性函数的最优参数的过程。 模型 线性回归，顾名思义，其模型表达为线性函数，中学时期我们就学习过线性函数的表达式 y = ax + b 当自变量的维度为n维时，我们用矩阵的方式表示线性模型： y = XW 其中，m为样本个数，...
2019-08-26 18:06:04
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原创 tensorflow练习(一)--knn
k近邻 学习实例： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/0.11/notebooks/2_BasicModels/nearest_neighbor.ipynb k近邻算法是一种基本的分类和回归的方法。 基本概念：k近邻算法，即给定一个训练数据集，对于新的输入实力，在训练数据集中找到与该实例最近邻的k个实例，这k个实例的...
2019-08-26 14:16:13
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原创 关于评分预测和TopN推荐的理解
初始推荐系统的小白一枚，在看推荐系统遇上深度学习系列文章时，(一)–FM模型理论和实践：https://github.com/dox1994/recommend_system/blob/master/FM/fm.ipynb， 发现作者使用RMSE作为损失函数，一开始不太理解，查阅资料后，发现这个例子属于典型的评分预测问题。 推荐系统的目标 通过用户的历史行为来建模用户的偏好，进而选出用户最喜爱的...
2019-06-28 19:34:09
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原创 牛客网算法学习笔记-概率（2）
第七节 随机区间函数练习题 题目：假设函数f()等概率随机返回一个在[0,1)范围上的浮点数，那么我们知道，在[0,x)区间上的数出现的概率为x(0 思路：调用k次，返回较大的数即可。相当于伯努利试验，在[0,x)区间上的数出现的概率为x，因为概率的独立的，所以重复k次，最终的概率就是x的k次方。 class RandomSeg { public: // 等概率返回[0,1)
2017-06-20 15:17:11
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空空如也
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