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如何简单通俗的理解交叉熵损失函数?

如何简单通俗的理解交叉熵损失函数?
2020-07-24
前面小编给大家简单介绍过损失函数,今天给大家继续分享交叉熵损失函数,直接来看干货吧。 一、交叉熵损失函数概念 交叉熵损失函数CrossEntropy Loss,是分类问题中经常使用的一种损失函数。公式为: ...

怎么理解随机森里中feature importance-特征重要性?

怎么理解随机森里中feature importance-特征重要性?
2020-07-22
feature importance,根据含义就能理解,也就是特征重要性,在预测建模项目中起着非常重要作用,能够提供对数据、模型的见解,和如何进行降维和选择特征,并以此来提高预测模型的的效率和有效性。今天小编为大家带 ...

随机森林(Random Forest)算法的优点和缺点都有哪些?

随机森林(Random Forest)算法的优点和缺点都有哪些?
2022-12-23
随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问题。下面小编整理了随机森林的优点和缺点,希望对大家有所帮助。 随机森林有许多优 ...

因子分析中根据因子载荷大小删除题目的标准

因子分析中根据因子载荷大小删除题目的标准
2017-07-14
因子分析中根据因子载荷大小删除题目的标准 我们在做因子分析(包括探索性因子分析EFA和验证性因子分析)时,经常会发现有些指标的因子载荷比较低,例如低于0.5,那么这样的题目是否应该删除呢?根据因子载荷 ...
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