摘要: # 多层感知机模型示例# Neural Network Overview# # <img src="http://cs231n.github.io/assets/nn1/neural_net2.jpeg" alt="nn" style="width: 400px;"/># # MNIST Datas 阅读全文
posted @ 2022-06-09 10:14 yunfengding 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 生成solver文件: from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() s.train_net = "train.prototxt" # 定义网络名为trai.prototxt s.test_net.append(" 阅读全文
posted @ 2021-06-15 01:55 yunfengding 阅读(96) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. Precision 精确率 2.recall 召回率 3.F1 score 4. accuracy 准确率 5.AP 6.mAP 7.auc 阅读全文
posted @ 2021-03-17 13:37 yunfengding 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 内容太多 ,看xmind 阅读全文
posted @ 2021-03-16 20:22 yunfengding 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2021-03-16 20:13 yunfengding 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 广告是互联网变现的主要方法. 而CTR/CVR预估就是广告系统的核心 一、CTR/CVR预估 ⑴ 数据 ⑵ 模型 (这部分内容太多 看xmind) ⑶ 特征 ⑷ 效果评估 阅读全文
posted @ 2021-03-16 12:59 yunfengding 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、Gradient Boosting模型 ⑴模型 ⑵策略 ⑶算法 二、L1正则 vs L2正则 三、集成模型的注意事项 阅读全文
posted @ 2021-03-16 12:24 yunfengding 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 解决问题的流程 一、 数据部分 ⑴数据探索 (保证数据可用) ⑵ 样本构造 ①label定义 ②特征处理 ③特征选择 (如何选择重要特征) ④构造高级特征 二、模型部分 ⑴模型选择 ⑵模型调优 ⑶模型融合 阅读全文
posted @ 2021-03-15 21:12 yunfengding 阅读(85) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一些概念 集成的思想 集成方式的分类 1. bagging思想 (模型的累加) 2. boosting思想 (提升模型) 阅读全文
posted @ 2021-03-15 21:03 yunfengding 阅读(60) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 神经网络概念 结构 点 线 面 分类 api 计算 前向计算 反向优化 神经网络的缺点 计算量大,调整比传统模型难. 阅读全文
posted @ 2021-03-15 17:05 yunfengding 阅读(79) 评论(0) 推荐(0) 编辑