广义线性模型是怎么被应用在深度学习中?
答：深度学习从统计学角度，可以看做递归的广义线性模型
广义线性模型相对于经典的线性模型(y=wx+b),核心在于引入了连接函数g(.),形式变为：y=g-1(wx+b)
深度学习时递归的广义线性模型，神经元的激活函数，既为广义线性模型的连接函数。逻辑回归(广义线性模型的一种)的Logistic函数即为神经元激活函数中的sigmoid函数，很多类似的方法在统计学和神经网络中的名称不一样，容易引起初学者的困惑
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校验者: @专业吹牛逼的小明 @Gladiator 翻译者: @瓜牛 @年纪大了反应慢了 @Hazekiah @BWM-蜜蜂 下面是一组用于回归的方法，其中目标值 y 是输入变量 x 的线性组合。 在数学概念中，如果 是预测值。 在整个模块中，我们定义向量 作为 coef_ ，定义 作为 intercept_ 。 如果需要使用广义线性模型进行分类，请参阅 logistic 回归 。 1.1.1.
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1 普通线性模型 普通线性模型(ordinary linear model)可以用下式表示： Y = \beta0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + … + \beta{p-1} x_{p-1} + \epsilon 这里$\beta$是未知参数，$\epsilon$是误差项。普通线性模型主要有以下几点假设： 响应变量$Y$和误差项$\epsilon$均服从正太分
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本文向大家介绍深度学习应用领域的共性？相关面试题，主要包含被问及深度学习应用领域的共性？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 常用于图像、语音、自然语言处理等，这些领域有一个共性就是局部相关性，像素点组成图像，单词组成句子，这些特征元素一旦被打乱，表示的含义同时会发生变化，对于没有这种局部相关性的数据集，不适合用深度学习算法进行处理
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服务器上无法访问 huggingface 了 服务器上又不方便安装 VPN，所以咋办啊？ huggingface 有大陆镜像网站吗？
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词向量 自然语言需要数学化才能够被计算机认识和计算。数学化的方法有很多，最简单的方法是为每个词分配一个编号，这种方法已经有多种应用，但是依然存在一个缺点：不能表示词与词的关系。 词向量是这样的一种向量[0.1, -3.31, 83.37, 93.0, -18.37, ……]，每一个词对应一个向量，词义相近的词，他们的词向量距离也会越近(欧氏距离、夹角余弦) 词向量有一个优点，就是维度一般较低，一般
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