劉鵬飛老師認(rèn)為NLP目前為止經(jīng)歷了四個(gè)階段(范式)：完全監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)完全監(jiān)督深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)： 預(yù)訓(xùn)練->微調(diào)->預(yù)測(cè)Prompt提示學(xué)...
一.基本思路：局部距離替換高維空間距離 構(gòu)建原始高維空間的距離直接采用了歐氏距離，但這在流形結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中往往有問題，如下圖所示刷晋，黑線長度便是歐氏距...
召回[https://datawhalechina.github.io/fun-rec/#/ch04/ch4.2?id=%E5%8F%AC%E5...
一.算法介紹 層次聚類試圖在不同層次對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分应狱，從而形成樹形的聚類結(jié)構(gòu)畏浆。數(shù)據(jù)集的劃分有兩種策略：一種是自下而上俺榆，另一種是自上而下伏嗜；自下而上...
一.奇異值分解定義 將一個(gè)非零的實(shí)矩陣懂讯，表示為如下三個(gè)實(shí)矩陣的乘積形式的運(yùn)算荷憋，即進(jìn)行矩陣的因子分解： 其中，是階正交矩陣褐望，是階正交矩陣勒庄，是由降序...
一.距離度量 對(duì)于聚類，其實(shí)之前已經(jīng)有算法涉及了瘫里，比如GMM实蔽，這一章開始再次做系統(tǒng)介紹。聚類的核心思想套用一句俗語：“物以類聚谨读，人與群分”局装，這里...
一.FFM原理介紹 FFM（Field-aware Factorization Machine）是對(duì)FM的改進(jìn)，我們先回顧一下上一節(jié)的FM漆腌，它對(duì)...
一.FM原理 大家可能用過sklearn中的這個(gè)多項(xiàng)式特征處理函數(shù)：sklearn.preprocessing.PolynomialFeatur...
一.基本原理 該部分參考了《譜聚類》-劉建平[https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html#!co...
這一節(jié)本來是要介紹Logistic回歸的貝葉斯估計(jì)的贼邓，但由于其后驗(yàn)概率分布無法顯式求解（包含了無數(shù)個(gè)sigmoid函數(shù)的乘積），所以這一節(jié)作為前...
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