深度学习面试
深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize神经网络中epoch与iteration是不相等的 batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； iteration：中文翻译为迭代，1个i…
继续阅读 →STRINGS / NOTES
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xgboost
1. XGBoost 简介$XGBoost$的全称是$eXtremeGradientBoosting$，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。$XGBoost$是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包快1…
继续阅读 →每个准妈妈都能学会的10个减压方法
我们知道一些非常棒的减压方法：少食多餐可以稳定 血液中的化学物质，有助于稳定应激激素；运动也是由来已久、最有效的情绪舒缓 方式之一……学会了压力管理方法，一生受益，尤其是在照顾孩子的最初几年里。 下面是另外10种有效的减压方法： 1.你不是总能控制情况，但总能控制自己的反应如果事情无法改变，那就不…
继续阅读 →梯度提升树
提升树是分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。 1.1 提升树模型提升树的思想可以用一个通俗的例子解释，假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁，第三轮我们用3岁拟合剩下的差距，差距就只有…
继续阅读 →leetcode算法总结系列1-堆
Leetcode算法总结系列1-堆[TOC] 1.0 堆的介绍堆（Heap）是一个可以被看成近似完全二叉树的数组。树上的每一个结点对应数组的一个元素。除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左到右填充。—— 来自：《算法导论》 堆包括最大堆和最小堆：最大堆的每一个节点（除了根结点）的值不大于其父节点…
继续阅读 →pg数据库插入效率对比
1. 简介本文主要介绍6种postgresql数据的插入方式的效率； 数据采用python faker包生成的假数据，样式如下： 一条数据如下：谭磊 湖南省兴安盟县孝南关岭路q座 578703 南京市 MMTE96835803777282 维旺明科技有限公司 341102209612219 VISA…
继续阅读 →sgd_sklean
Given a set of training examples$ (x_1, y_1), \ldots, (x_n, y_n)$ where$x_i \in \mathbf{R}^m$ and $y_i \in \mathcal{R}$( $y_i \in {-1,1}$for classific…
继续阅读 →svm
支持向量机，英文全名为Support Vector Machine(SVM)，和感知机算法一样它通常用于二分类样本数据的分类，不同之处在于感知机算法要求样本数据线性可分否则算法不收敛，而支持向量机算法通过引入核函数巧妙的解决了这个问题。支持向量机的基本思想是在样本数据中训练出一个间隔最大化的线性…
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