摘要：一 AUC 表示正样本排在负样本前的排序能力 AUC主要评估的是模型对于整体样本的排序能力，例如AUC为0.9，样本中有p条正样本，n条负样本，两两组合又p*n种组合方案，那么auc=0.9代表着p*n组正负样本组合中有90%的组合其P(正)>P(负)的。 二 copc = (real cvr) / 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要：一、卷积神经网络 阅读全文

摘要：一、优化器 二、BN 阅读全文

摘要：一、梯度下降 二、BP算法 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要：一、回归定义 找到一个函数，通过输入特征x，输出一个数值结果。 二、模型步骤 （what）模型假设，选择模型框架（线性模型） （why）模型评估，如何判断众多模型（不同参数）的优劣（损失函数） （how）模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降） 三、回归模型 1、线性回归： 一元线性回归 多元线性回 阅读全文

摘要：一、机器学习简介 是什么？ 机器学习：给模型（函数）输入数据，输出结果。 机器学习分类： 1）监督学习：即给定输入和输出以及输出，学习函数。 2）半监督学习：数据不够，有一部分数据有输入和输出，但有一部分没有输出。 3）无监督学习：只有输入没有输出。 4）迁移学习：可以有label也可以没有labe 阅读全文