GAN 原理及公式推導
Generative Adversarial Network，就是大家耳熟能詳的 GAN，由 Ian Goodfellow 首先提出，在這兩年更是深度學習中最熱門的東西，仿佛什么東西都能由 GAN 做出來。我最近剛入門 GAN，看了些資料，做一些筆記。 可以參考另一篇，GAN原理 ...
原文：XGBoost原理和公式推導
本篇文章主要介紹下Xgboost算法的原理和公式推導。關於XGB的一些應用場景在此就不贅述了，感興趣的同學可以自行google。下面開始： .模型構建 構建最優模型的方法一般是最小化訓練數據的損失函數，用L表示Loss Function ，F是假設空間： L min f in F frac N sum i N L y i,f x i quad text 上述 式就是俗稱的經驗風險最小化，當訓練數 ...
2019-04-08 16:48 0 835 推薦指數：
相關推薦
FFM原理及公式推導
上一篇講了FM（Factorization Machines），今天說一說FFM（Field-aware Factorization Machines ）。 回顧一下FM： \begin{equa ...
永續價值計算原理和公式推導
“企業的價值等於剩余存在期內自由現金流的折現”，這是很多夾頭文章都會引用的巴老的一句話。投資其實就是購買在未來能獲取企業收益的權利，把企業在存續期內每個財務年度的收益現金流，分別折算到今天的價值，並進 ...
Logistic回歸原理及公式推導[轉]
原文見 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回歸為概率型非線性回歸模型，是研究二分類觀察結果與一些 ...
貝塞爾曲線公式推導原理
貝塞爾曲線(Bézier curve)，又稱貝茲曲線或貝濟埃曲線，是應用於二維圖形應用程序的數學曲線。1962，由法國工程師皮埃爾·貝塞爾（Pierre Bézier）所廣泛發表，他運用貝塞爾曲 ...
XGBoost的推導和說明
簡介 XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的縮寫，其中“Gradient Boosting”一詞在論文Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine中，由Friedman提出。XGBoost ...
XgBoost推導與總結
一 。機器學習算法中GBDT和XGBOOST的區別有哪些？（轉自知乎https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/98658997） xgboost相比傳統gbdt有何不同？xgboost為什么快？xgboost如何支持並行 ...
1.XGBOOST算法推導
最近因為實習的緣故，所以開始復習各種算法推導~~~就先拿這個xgboost練練手吧。 (參考原作者ppt 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1MN2eR-4BMY-jA5SIm6WCGg 提取碼：bt5s ) 1.xgboost的原理 首先值得說明 ...