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批次规模 (batch size)

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批次 (batch)

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基准 (baseline)

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反向传播算法 (backpropagation)

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ROC 曲线下面积 (AUC, Area under the ROC Curve)

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AdaGrad

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准确率 (accuracy)

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A/B 测试 (A/B testing)

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构造决策树

构造决策树就是根据现有样本数据生成一个树结构，现在考虑一种最简单的情况，即样本数据特征均为离散的
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决策树算法

决策树算法聚集“弱”学习元素，让它们一起形成强大的算法，这些元素以树状结构组成。其中比较流行的决策树算法是随机森林算法。
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致AI开发者的公开信

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方差(Variance)

方差和标准差是测度数据变异程度的最重要、最常用的指标。
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学习速率 learning rate

运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率 α：
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ElasticNet回归

ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。
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Lasso Regression套索回归

它类似于岭回归，Lasso （Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）也会惩罚回归系数的绝对值大小。
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Ridge Regression岭回归

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Stepwise Regression逐步回归

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Polynomial Regression多项式回归

对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程
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Logistic Regression逻辑回归

逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元（1 / 0，真/假，是/否）变量时，我们就应该使用逻辑回归。
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Linear Regression线性回归

线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。
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