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2020年中总结
因为
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深入理解 Logistic Regression
在 CTR 预估领域，最基本的模型就是 Logistic Regression
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LRU_cache装饰器原理与双链表
学完了 Python 的装饰器，打算深入一下
LRU_cache这个内置装饰器的实现与原理 -
2019年终总结
一年过去了，总结一下这年发生了什么，做了些什么，会对以后回顾有极大关注。
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二分类正负样本比不均衡时，如何处理数据？
为什么很多分类模型在训练数据不平衡时会出现问题？
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深入理解AUC
在机器学习的评估指标中，AUC是一个最常见也是最常用的指标之一。 AUC本身的定义是基于几何的，但是其意义十分重要，应用十分广泛。 本文作者深入理解AUC，并总结于下。
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