最近在学习deeplearning的时候接触到了bottle-neck layer，好奇它的作用于是便扒了一些论文（论文链接放在文末吧），系统的了解一下bottle-neck feature究竟有什么 ...

我们一般会拿偏度和峰度来看数据的分布形态，而且一般会跟正态分布做比较，我们把正态分布的偏度和峰度都看做零。如果我们在实操中，算到偏度峰度不为0，即表明变量存在左偏右偏，或者是高顶平顶这么一说。 ...

Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。 当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预 ...

　　 　　（2020.4.9）再次阅读的时候，大致梳理了一下行文的思路。 Xgb原始论文先介绍了其损失函数，（2020.4.21跟进）损失函数用来指导每颗树的生成，也就是决定了在给定数据情况 ...

Boost是集成学习方法中的代表思想之一，核心的思想是不断的迭代。boost通常采用改变训练数据的概率分布，针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一组弱分类器。在多次迭代 ...

推荐先看一手官方的Installation Guide.我用的是ubuntu 16.04,一些要求如下图: 主要是OpenCL以及libboost两个环境的要求. (1) Ope ...

　　最近在看论文的时候看到论文中使用isomap算法把3D的人脸project到一个2D的image上。提到降维，我的第一反应就是PCA,然而PCA是典型的线性降维，无法较好的对非线性结构降维。ISO ...

定义 　　探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方 ...

建模数据的预处理的过程中，变量分箱（即变量离散化）往往是较为核心一环。变量分箱的优劣往往会影响模型评分效果． 一,数据分箱的重要性 　１．对异常数据有比较好的鲁棒性． 　２．在逻辑回归模型中，单 ...

先简单理解一下卷积这个东西。 （以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西） 1.知乎上排名最 ...