https://zhuanlan.zhihu.com/p/66048276
這裏重點摘錄一下對loss的解讀，對我啓發很大。
看到了一篇講的很好的DCN解讀，摘錄一下 https://blog.csdn.net/Dby_freedom/article/details/86502623 FM，deepFM，DCN都常用來做推薦場景的點擊率預估。主要是針對超大維度的
GitHub衆所周知是代碼託管工具，git是管理工具 註冊GitHub賬號，下載安裝git工具 git安裝比較簡單，安裝路徑設置，其他可以直接默認選擇就行 代碼上傳 1、可以選擇直接在GitHub上拖拽，但如果數據大於25M就不
對於多標籤分類的評價指標比較複雜，一般對於n個二分類混淆矩陣要引入宏平均、微平均、權重評價即Macro-average、Micro-Average，Weighted-Average，近期正好應用，所以就總結一下。 Macro-averag
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轉載於：參考鏈接 西儲大學軸承故障數據官網 python2 版本 cwru庫github地址 Github數據下載地址 python2 可以直接安裝使用CWRU庫，該庫的功能是下載數據，並且切分成可供訓練和評估的訓練集和測試集數據
