- 方差和偏差
- 生成与判别模型
- 先验概率和后验概率
- 频率概率
- AutoML
- 数据质量
- 最大公约数问题
- 牛顿法
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- 概率密度分布
- 平面曲线的切线和法线
- 导数
- 微分中值定理
- 泰勒公式
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- 概率论
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- 特征选择
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- 线性回归
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- logistic分布函数和密度函数，手绘大概的图像
- LR推导，基础5连问
- 梯度下降如何并行化
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- 为什么LR可以用来做CTR预估
- 满足什么样条件的数据用LR最好
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- 利用几率odds的意义在哪
- Sigmoid函数到底起了什么作用
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- 如果有很多的特征高度相关或者说有一个特征重复了100遍，会造成怎样的影响
- 为什么要避免共线性
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- lr加l1还是l2好
- 正则化是依据什么理论实现模型优化
- LR可以用来处理非线性问题么
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- 逻辑回归估计参数时的目标函数逻辑回归的值表示概率吗
- LR对比万物
- LR梯度下降方法
- LR的优缺点
- 除了做分类，你还会用LR做什么
- 你有用过sklearn中的lr么？你用的是哪个包
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- 我的总结
- 决策树
- 贝叶斯
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- 最小二乘回归树的切分过程是怎么样的
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- 什么是gbdt中的残差的负梯度
- 如何用损失函数的负梯度实现gbdt
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- 即便拟合负梯度是可行的，为什么不直接拟合残差？ 拟合负梯度好在哪里
- Shrinkage收缩的作用
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- gbdt的优缺点
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- FM/FFM
- SVM
- 简单介绍SVM
- 什么叫最优超平面
- 什么是支持向量
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