發(fā)簡信
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推薦系統(tǒng)一（矩陣分解）
今天的筆記是關于推薦系統(tǒng)帕胆，主要是因為看360秋招的JD里面說要了解推薦系統(tǒng)中的矩陣分解成艘、LDA和受限波茲曼機（完全沒有聽說過）盆顾。矩陣分解作為推薦...
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機器學習算法筆記這是我的第一篇筆記类咧，主要用來歸納幾種經(jīng)典的機器學習算法的思想丐谋、適用性还惠、優(yōu)缺點等饲握。主要是失業(yè)在家，需要每天給自己點任務蚕键，接受大家監(jiān)督救欧。 序言 一些...
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數(shù)據(jù)庫多表查詢筆記
最近投了一些簡歷，看到很多數(shù)據(jù)分析的崗位都要求會基本的數(shù)據(jù)庫操作锣光，所以趁今天天氣大好笆怠，早市上刷了五個數(shù)據(jù)結構的題目以后，準備復習一下數(shù)據(jù)庫的基本...
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XGBoost和GBDT的區(qū)別
一個關于Boosting集成學習方法代表XGBoot和GBDT不同點的小總結誊爹。 綜合來說XGBoost不但在處理速度力壓XGBoost蹬刷，并且在預...
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推薦算法簡介
主要內(nèi)容 ·推薦系統(tǒng)簡介·傳統(tǒng)的推薦算法 ·非個性化推薦：熱度排行（Popularity） ·協(xié)同過濾（collaborative filter...
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機器學習11章筆記
第十一章 特征選擇和稀疏學習 11.1子集搜索與評價 1.為什么要進行特征選擇?有兩個原因瓢捉。a.在現(xiàn)實任務中經(jīng)常會遇到 維數(shù)災難問題，這是由于屬...
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統(tǒng)計學習方法第一章筆記
1.3 統(tǒng)計學習三要素 1.3.2 策略 損失函數(shù)和風險函數(shù)办成。損失函數(shù)度量模型一次預測的好壞泡态，風險函數(shù)度量平均意義下模型預測的好壞。 ...