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2年前
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NLP三种词袋模型CountVectorizer/TfidfTransformer/HashVectorizer
1. CountVectorizer CountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵。 例如矩阵中包含一个元素$a[i][j]$,它表示$j$词在$i$类文...
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RoseDeli
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2年前
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推荐系统中CTR排序模型汇总(LR,GBDT,FM,FFM,MLR,Deep and wide,Deep and cross,deepFM,XDeepFM,PN
1. CTR概念 CTR, click through rate,指广告被点击次数 / 广告显示次数。 CTR预估模型公式:$y = f(x)$, $y \in [0, 1...
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RoseDeli
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2年前
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面试题:BFS解决动态规划问题
1. BFS和动态规划 BFS,Breadth-First Search, 广度优先搜索,用于解决图遍历的算法,简单的说,BFS是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点。如...
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RoseDeli
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2年前
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几种常见损失函数Loss function介绍及Pytorch实现
损失函数,又叫目标函数,用于计算真实值和预测值之间差异的函数,和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。 损失Loss必须是标量,因为向量无法比较大小(向量本身需要通过范数...
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RoseDeli
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2年前
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[零基础入门推荐系统]基于用户和基于物品的协同过滤方法(python代码实现)
1. 前言: 为什么会有该系列? 最近,打算写《零基础入门推荐系统》系列,为了系统地介绍推荐系统知识,以及加强基础的实践能力。 该系列将结合一些书籍,比如项亮的《推荐系统实...
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RoseDeli
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2年前
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机器学习分类的几种评价指标:准确率Accuracy, AUC, Precision, Recall, F1,MAPE,SMAPE(含代码实现)
分类评价指标有准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、AUC面积、F值等。 1. 准确率Accuracy 也称精度, 分类准确的样...
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RoseDeli
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2年前
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贝叶斯神经网络BNN原理推导及python实现
1. 简介 贝叶斯神经网络不同于一般的神经网络,其权重参数是随机变量,而非确定的值。如下图所示: 也就是说,和传统的神经网络用交叉熵,mse等损失函数去拟合标签值相反,贝叶...
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RoseDeli
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2年前
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朴素贝叶斯模型及python实现
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理、特征条件独立假设的分类方法。在预测时,对输入x,找出对应后验概率最大的 y 作为预测。 其中,输入数据 X 维度为$n$. 其中,分母是归一化...
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2年前
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k近邻模型(含代码实现)
1. k近邻模型 k 近邻法,k-nearest neighbor, k-NN,是一种基本的分类与回归的算法。其三大要素:k的选取、距离判别公式、分类决策. 代表与 x 最...
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RoseDeli
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2年前
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拟牛顿法
2. 拟牛顿法 由于Hesse矩阵的计算工作量大,有时目标函数的Hesse阵很难计算。 拟牛顿法利用目标函数和一阶导数,来构造目标函数的曲率近似,而不需要明显形成Hesse...
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RoseDeli
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2年前
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牛顿法与拟牛顿法
1. 牛顿法 牛顿法(英语:Newton's method)又称为牛顿-拉弗森方法(英语:Newton-Raphson method),它是一种在实数域和复数域上近似求解方...
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吴师兄学算法
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深度学习/自然语言处理 工程师 @ 望江智库
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4年前
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二分类、多分类与多标签问题的区别,对应损失函数的选择,你知道吗?
二分类、多分类与多标签分类问题使用不同的激活函数和损失函数,结论见文末总结(如果你赶时间可以直接看结论,但建议有时间时回过头来看看分析更有助于理解)。 二分类:表示分类任务...
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