背景
AB实验可谓是互联网公司进行产品迭代增加用户粘性的大杀器。但人们对AB实验的应用往往只停留在开实验算P值，然后let it go。。。let it go 。。。
让我们把AB实验的结果简单的拆解成两个方面:[P(实验结果显著) = P(统计检验显著|实验有效)× P(实验有效)]
如
目录
1 构建数据
2 随机初始化数据
3 前向传播
4 计算损失
5 反向传播
6 更新参数
7 构建模型
8 预测
9 开
LeetCode初级算法--排序和搜索01：第一个错误的版本
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LeetCode初级算法--动态规划01：爬楼梯
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预期逻辑顺序：
最小二乘原理（大约一小段）
最小二乘历史由来，
最小二乘法公式形式（以一次函数为例）
最小二乘估计分析
最小二乘性质，特点
高斯分布
t分布
加入正则化的考量（Hilbert空间，kernel方
逻辑斯蒂回归（分类）
sigmoid函数与二项逻辑回归模型
(sigmoid)函数为：[
sigmoid(x)=pi(x)=frac{1}{1+e^{-x}}\
]
其中(x in mathbb{R})，(sigmoid(x)in (0,1)).
又，其导数[
pi'(x)=pi(x)(1
目录
一、概述
Meta Learning = Learn to learn
让机器去学习如何进行学习：使用一系列的任务来训练模型，模型根据在这些任务上汲取的经验，成为了一个强大的学习者，能够更快的学习新任务。
Meta Learni
2019杭州云栖大会上，高德地图技术团队向与会者分享了包括视觉与机器智能、路线规划、场景化/精细化定位时空数据应用、亿级流量架构演进等多个出行技术领域的热门话题。现场火爆，听众反响强烈。我们把其中的优秀演讲内容整理成文并陆续发布出来，本文为其中一篇。
阿里巴巴高级地图技术专家方兴
1 - 基础定理与定义
条件概率公式：[
P(A|B)=dfrac{P(AB)}{P(B)}
]
全概率公式：[
P(A)=sum_{j=1}^N P(AB_i)=sum_{j=1}^N P(B_i)P(A|B_i)
]
贝叶斯公式：[
P(B_i|A)=dfrac{P(AB_i)}{P(
LeetCode初级算法--树01：二叉树的最大深度
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LeetCode初级算法--树02：验证二叉搜索树
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论文研读：基于统计重加权的方法减少通用回复
会议名称：EMNLP2018
文章题目：Towards Less Generic Responses in Neural Conversation Models: A Statistical Re-weighting Method
原文链接：ht
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这篇论文是在 Recursive Partitioning for Heterogeneous Casual Effects 的基础上加入了两个新元素：
Trigger：对不同群体的treatment选择个性化阈值。 E.g优惠券力度，红包金额
新的Node Penalty: 旨在增强模型
python主要可以做Web 和 Internet开发、科学计算和统计、桌面界面开发、软件开发、后端开发等领域的工作。
Python是一种解释型脚本语言。Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域。互联网公司广泛使用P
神经网络学习笔记（2）
本文是神经网络学习笔记的第二部分，紧接着笔者的神经网络学习笔记（1），主要内容为对总结神经网络的常用配置方式，包括如下几点：（1）数据预处理；（2）权重初始化；（3）正则化与Dropout；（4）损失函数。
1、数据预处理
一直以来机器学习希望解决的一个问题就是'what if'，也就是决策指导：
如果我给用户发优惠券用户会留下来么？
如果患者服了这个药血压会降低么？
如果APP增加这个功能会增加用户的使用时长么？
如果实施这个货币政策对有效提振经济么？
这类问题之所以难以解决是因为ground truth在
这篇是treatment effect估计相关的论文系列第一篇所以会啰嗦一点多给出点背景。
论文
Athey, S., and Imbens, G. 2016. Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceed
1.导读
关于应用的主题定制，相信大家或多或少都有接触，基本上，实现思路可以分为两类:
内置主题（应用内自定义style）
外部加载方式(资源apk形式、压缩资源、插件等)
其实，针对不同的主题定制实现思路，没有绝对的好坏，每种实现方案都有其利弊，重
2.1 二分类Binary Classification
图1 图2
一张64*64像素的图片如图1，在计算机中保存形式如图2所示。三个64*64的矩阵，分别对应图片中红
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