分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared①RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。②MSE（Mean Square Error）均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。③M

在2024年的世界人工智能大会（WAIC）上，我们见证了从农业社会到工业社会再到数字化社会的深刻转变。这一进程不仅体现在技术的单点爆发，更引发了整个产业链的全面突破，未来将是技术以指数级速度发展的崭新时代。

加载数据集遇到的问题网络延迟，下载缓慢将数据集下载至本地再加载下面给出三大数据集的百度云链接,拿走点个赞再走好不好，嘻嘻。提取码：nold将文件下载到哪里默认情况下C:\Users\xxxx.keras\datasets，xxxx代表你的用户名字使用keras加载数据集...

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文章目录概述摘要1 Introduction2. Prediction under sparisity3. Factorization Machine(FM)Summary概述一种解决大规模稀疏数据下的特征组合问题的机器学习模型，它在工业界有一些很常用的应用场景。推荐系统： 比如一个电商(某宝)，它有100w种商品，每一个用户有一个账户，平台可以给用户推荐相应的产品。由于每个用户真实购买的商品非常

1. 引起问题的原因有两种原因：Python2和Python3在字符串编码上的区别。Python 3.4: str : AttributeError: ‘str’ object has no attribute 'decode2. encode与decode函数str与bytes表示的是两种数据类型，str为字符串型，bytes为字节型。对str编码encode得到bytes，对bytes解码得到

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时间过的好快啊，已经研三了，希望疫情快快好起来，别吞噬我寒假后最后的校园时光(先战术感慨一下哈哈哈)这次呢，不想聊技术，唠唠嗑吧，就聊聊双非计算机硕该怎么学习才能进大厂呢，我以自己的学习历程作为base，聊聊这三年的研究生生活文章目录1. 写在前面1.1 我的情况1.2 文章初衷1.3 北京实习的感悟2. 双非如何准备算法岗位2.1 认清自己的情况2.2 准备阶段2.2.1 时间建议2.2.2 机

文章目录1. 正则化的概念1.1 过拟合2. 参数范数惩罚2.1 L1和L2概述2.2 L1正则化2.2.1 L1正则化与稀疏性2.3 L2正则化3. Dropout Regularization（随机失活）3.1 理解dropout3.2 dropout 如何工作3.3 dropout为何有效3.4 使用技巧3.5 dropout缺点3.6 当前Dropout的使用情况4. Early stop