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个人介绍
对技术有一定的悟性和韧性。善于表达与分享个人观点，能潜心专研技术。 有一定的产品思维，有较强业务理解能力和沟通能力。为人正直，待人友善，对待工作认真负责。
擅长的技术
- Python
获得更多能力
通用技术能力：
暂时未有相关通用技术能力~
云产品技术能力：
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Clouder
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Apsara Clouder云计算专项技能认证：云服务器ECS入门
获得于2023-03-03 19:05:40
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Apsara Clouder云计算专项技能认证：云服务器ECS入门
阿里云技能认证
详细说明-
发表了文章 2018-11-12
Cross Entropy Loss 交叉熵损失函数公式推导
表达式 输出标签表示为{0,1}时，损失函数表达式为： $L = -[y log \hat{y} + (1-y)log(1- \hat{y})]$ 二分类 二分类问题，假设 y∈{0,1} 正例：$P(y = 1| x) = \hat{y}$ 反例：$P(y=0|x) = 1-\hat{y}$ 取似然函数 似然函数就是所有样本在参数θ下发生概率最大的那种情况，由于样本独立同分布，因此概率最大的情况就是每个样本发生概率的连乘。
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发表了文章 2018-11-09
Gensim训练维基百科语料库
说明 源码github地址：https://github.com/datadevsh/wiki-gensim-word2vector 如果遇到编码问题，参考《维基百科文件解析成中文遇到的变量类型、编码问题》 https://my.oschina.net/datadev/blog/1836529 如果使用pycharm，可能会发生内存不足。
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发表了文章 2018-10-19
SVM支持向量机公式推导
简单方法：样本、分类器的定义；求解距离最大值；目标函数；拉格朗日乘子法优化目标函数；求解参数W；计算截距
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发表了文章 2018-10-19
Newton-Raphson method牛顿法公式推导
牛顿法的用处，①求解方程的根，用一阶泰勒展开；②用于凸优化，用二阶泰勒展开。
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发表了文章 2018-10-06
Gradient Descend 梯度下降法公式推导
通过求偏导的方式，求解多元函数，比较困难，可以用近似求解的方式，求解最大/最小值。即用迭代法求解x_{k+1}与前一个变量 x_k关系。
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发表了文章 2018-09-26
Native Bayes朴素贝叶斯公式推导
1.贝叶斯定理 2.全概率公式 3.贝叶斯公式 4.条件独立 5.后验概率
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发表了文章 2018-09-21
python和机器学习代码中遇到的问题
pycharm运行pyspark代码 Could not locate executable nullbinwinutils.exe in the Hadoop binaries. 解决方案：解压一份Hadoop包，配置HADOOP_HOME并加入Path变量中。
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发表了文章 2018-09-20
Logistic Regression逻辑回归公式推导
Logistic 函数、构造预测函数、构造损失函数、似然函数、梯度下降、求导过程。
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发表了文章
2018-11-12
Cross Entropy Loss 交叉熵损失函数公式推导
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发表了文章
2018-11-09
Gensim训练维基百科语料库
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发表了文章
2018-10-19
SVM支持向量机公式推导
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发表了文章
2018-10-19
Newton-Raphson method牛顿法公式推导
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发表了文章
2018-10-06
Gradient Descend 梯度下降法公式推导
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发表了文章
2018-09-26
Native Bayes朴素贝叶斯公式推导
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发表了文章
2018-09-21
python和机器学习代码中遇到的问题
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发表了文章
2018-09-20
Logistic Regression逻辑回归公式推导
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