K-L 散度

Kullback-Leibler Divergence,即K-L散度,是一种 量化两种概率分布P和Q之间差异 的方式,又叫相对熵

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推荐指标-NDCG

NDCG,Normalized Discounted cumulative gain 直接翻译为归一化折损累计增益,这个指标通常是用来衡量和评价搜索结果算法。

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范数计算

范数的计算主要使用到了 numpy.linalg.norm 函数,在数学推导中,范数是很常见的规则部分,但是具体的计算过程并不清楚,本篇尝试详细的计算一下。

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Logistic 回归

最近看到了Logistic regression,LR模型主要用于分类模型(不是回归),细心的人不难发现LR模型在线性回归模型上加了一个sigmoid转换。

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感知机

感知机对应于输入空间中将实例划分为正负梁磊的分离超平面,属于判别模型

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