摘要: 残差=真值-预测值,明明可以直接计算。 为什么要引入麻烦的梯度?有什么用吗? 实际上这是因果倒置,GBDT想要计算的是负梯度。参考https://www.zhihu.com/question/63560633 1、我们知道,函数中下降最快的方向是导数方向,同理:GBDT中,损失函数减小最快的方向也是 阅读全文
posted @ 2021-01-18 19:59 黄昏与钟声 阅读(1620) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 问题背景: (无关操作已省略) Spark ETL执行以下SQL: CREATE TEMPORARY VIEW A select user_id, ...; CREATE TEMPORARY VIEW B select user_id, ... from A ...; INSERT OVERWRIT 阅读全文
posted @ 2020-12-23 17:11 黄昏与钟声 阅读(713) 评论(0) 推荐(0)
摘要: http://blog.csdn.net/xukaiwen_2016/article/details/70880694 在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下。首先介绍原理部分。 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否 阅读全文
posted @ 2018-03-13 15:45 黄昏与钟声 阅读(609) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 题目:链接 Given two words (start and end), and a dictionary, find the length of shortest transformation sequence from start to end, such that: Only one le 阅读全文
posted @ 2018-01-30 21:05 黄昏与钟声 阅读(359) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 84原题: Given n non-negative integers representing the histogram's bar height where the width of each bar is 1, find the area of largest rectangle in th 阅读全文
posted @ 2018-01-29 17:48 黄昏与钟声 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 还没入门,就因为工作需要,要用CNN实现文本分类,用了github上现成的cnn-text-classification-tf代码,边读边学吧。 源码为四个PY文件,分别是 text_cnn.py:网络结构设计 train.py:网络训练 eval.py:预测&评估 data_helpers.py: 阅读全文
posted @ 2018-01-29 17:13 黄昏与钟声 阅读(11631) 评论(0) 推荐(1)