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Cython入門教程好好的為何要混合Python代碼和C代碼呢？原因主要有2個(gè)： Python性能差，將一部分核心邏輯用C語言實(shí)現(xiàn)以提升整體性能 希望Python能夠調(diào)用一個(gè)C語言實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)，典...
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需要先讀過李航的書再來看哦
機(jī)器學(xué)習(xí)面試之最大熵模型
最大熵模型屬于運(yùn)用最大熵原理的多分類模型，這個(gè)模型在面試中經(jīng)常會(huì)與邏輯回歸一起問，比如，為什么說二者是類似的？要解答這個(gè)問題，需要對(duì)兩個(gè)模型的原理都有清晰的理解，很多面試者雖...
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想問一下作者，ondraw方法中上來就將changed改為false的話，后面根據(jù)changed來修改指針的bounds和表盤的bounds還會(huì)執(zhí)行嗎
845eccbb9660 評(píng)論自教你步步為營掌握自定義View -
對(duì)不起，我來晚了?。。∽远xView入門到放棄兩次了，看你的文章竟然懂了，并且Android源碼也能看懂了！太神奇~ 特意登錄來感謝！
d9f946d06394 評(píng)論自教你步步為營掌握自定義View -
樓主寫的很棒，我覺得這種從設(shè)計(jì)者思路出發(fā)來理解View的繪制流程是最好的方式。
316763d4a71e 評(píng)論自教你步步為營掌握自定義View -
@Yuyao_b2c0 這是我比較得意的一篇文章了
xgboost的原理沒你想像的那么難
xgboost 已然火爆機(jī)器學(xué)習(xí)圈，相信不少朋友都使用過。要想徹底掌握xgboost，就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理。這樣才能將各個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)到模型內(nèi)部，進(jìn)而理解參數(shù)的含義，根據(jù)需...
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@musenL 是的，下面有原文地址哈
如何感性地理解EM算法？
如果使用基于最大似然估計(jì)的模型，模型中存在隱變量，就要用EM算法做參數(shù)估計(jì)。個(gè)人認(rèn)為，理解EM算法背后的idea，遠(yuǎn)比看懂它的數(shù)學(xué)推導(dǎo)重要。idea會(huì)讓你有一個(gè)直觀的感受，從...
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@musenL 可以自己搜一下的，程序員基本功哈
如何感性地理解EM算法？
如果使用基于最大似然估計(jì)的模型，模型中存在隱變量，就要用EM算法做參數(shù)估計(jì)。個(gè)人認(rèn)為，理解EM算法背后的idea，遠(yuǎn)比看懂它的數(shù)學(xué)推導(dǎo)重要。idea會(huì)讓你有一個(gè)直觀的感受，從...
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如何感性地理解EM算法？
如果使用基于最大似然估計(jì)的模型，模型中存在隱變量，就要用EM算法做參數(shù)估計(jì)。個(gè)人認(rèn)為，理解EM算法背后的idea，遠(yuǎn)比看懂它的數(shù)學(xué)推導(dǎo)重要。idea會(huì)讓你有一個(gè)直觀的感受，從...
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機(jī)器學(xué)習(xí)面試之生成模型VS判別模型
生成模型和判別模型是機(jī)器學(xué)習(xí)中兩類基本的模型，在機(jī)器學(xué)習(xí)面試中，經(jīng)常會(huì)被問到。能否清晰簡明地說明二者的不同，直接影響到面試官對(duì)求職者基礎(chǔ)知識(shí)掌握程度的判斷。本文試圖給出一個(gè)回...
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回答一下課后習(xí)題
：不需要標(biāo)準(zhǔn)化。因?yàn)闆Q策樹中的切分依據(jù)，信息增益、信息增益比、Gini指數(shù)都是基于概率得到的，和值的大小沒有關(guān)系。另外同屬概率模型的樸素貝葉斯，隱馬爾科夫也不需要標(biāo)準(zhǔn)化。
