發(fā)簡(jiǎn)信
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感謝樓主屹逛！受益匪淺础废。汛骂。。
利用IntelliJ IDEA與Maven開始你的Scala之旅
一. IntelliJ IDEA安裝及配置 1.1 IntelliJ IDEA下載及安裝 首先在 CHOOSE YOUR EDITION 這里選擇Community版本评腺，這個(gè)...
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利用IntelliJ IDEA與Maven開始你的Scala之旅一. IntelliJ IDEA安裝及配置 1.1 IntelliJ IDEA下載及安裝 首先在 CHOOSE YOUR EDITION 這里選擇Community版本帘瞭，這個(gè)...
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感謝！已解決問題蒿讥！
zsh：command not find:conda 的詳細(xì)解決辦法
系統(tǒng)：OXSshell：zsh問題：安裝了Anaconda后蝶念，在Terminal中輸入conda相關(guān)命令時(shí)，顯示：zsh: command not find:conda 一芋绸、...
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如果換了國(guó)內(nèi)鏡像源媒殉，不要加-c這個(gè)參數(shù)，你試試
mac安裝pytorch摔敛，一起來搞深度學(xué)習(xí)呀
2023年3月14日更新增加遠(yuǎn)程服務(wù)器安裝conda步驟增加section 5 遠(yuǎn)程服務(wù)器連接jupyter步驟 2019年10月10日更新因?yàn)楸酒┪拈喿x量較大廷蓉，所以補(bǔ)充了...
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小米路由器Pro刷OpenWrt固件前言 小米路由器刷機(jī)的資料感覺相對(duì)其它廠家的路由器還是比較少的，而且小米家路由器僅有的資料又和我這個(gè)路由器型號(hào)(我的是小米路由器Pro)對(duì)不上马昙，但慶幸的是我在OpenWrt的...
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使用jupyter notebook連接服務(wù)器進(jìn)行遠(yuǎn)程煉丹
之前有人分享過使用VSCode遠(yuǎn)程煉丹今天分享用jupyter notebook實(shí)現(xiàn)同樣的功能 （1）簡(jiǎn)單介紹一下jupyter notebook的優(yōu)點(diǎn)Jupyter Not...
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邏輯回歸（LR）個(gè)人學(xué)習(xí)總結(jié)篇寫作計(jì)劃： 線性模型LR(沒有考慮特征間的關(guān)聯(lián))——>LR +多項(xiàng)式模型（特征組合桃犬，不適用于特征稀疏場(chǎng)景，泛化能力弱）——>FM（適用于稀疏特征場(chǎng)景*行楞，泛化能力強(qiáng)）——>FF...
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推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)之FM（Factorization Machine）算法——keras算法練習(xí)（4）筆者在之前的文章中介紹過使用keras搭建一個(gè)基于矩陣分解的推薦系統(tǒng),而那篇文章所介紹的方法可能只是一個(gè)龐大推薦系統(tǒng)中的一小環(huán)節(jié)攒暇。而對(duì)于工業(yè)級(jí)別的推薦系統(tǒng)，面對(duì)極其龐大的產(chǎn)品...
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樓主您好, 貌似第一個(gè)FM公式有點(diǎn)小錯(cuò)誤, 就是第二個(gè)求和號(hào)i=j+1應(yīng)該是j=i+1
推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)之FM（Factorization Machine）算法——keras算法練習(xí)（4）
筆者在之前的文章中介紹過使用keras搭建一個(gè)基于矩陣分解的推薦系統(tǒng),而那篇文章所介紹的方法可能只是一個(gè)龐大推薦系統(tǒng)中的一小環(huán)節(jié)子房。而對(duì)于工業(yè)級(jí)別的推薦系統(tǒng)形用，面對(duì)極其龐大的產(chǎn)品...
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貌似是算錯(cuò)了...按照定義,2*80應(yīng)該是1*80才對(duì)
哈夫曼樹
哈夫曼樹（Huffman Tree）是最優(yōu)二叉樹。給定n個(gè)權(quán)值作為n個(gè)葉子的結(jié)點(diǎn)证杭，構(gòu)造一棵二叉樹田度，若樹的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度達(dá)到最小，這棵樹則被稱為哈夫曼樹 1.路徑和長(zhǎng)度 定義：在...
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【NLP論文筆記】Enriching word vectors with subword information（FastText詞向量）本文主要用于記錄臉書AI研究院發(fā)表于2016年的一篇論文（引用量接近破千）躯砰。該論文提出的基于word2vec與字符級(jí)向量融合的詞向量構(gòu)建在保證效果的同時(shí)每币，大大提升了訓(xùn)練及預(yù)測(cè)...
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極簡(jiǎn)佛系算卦工程師～
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從決策樹到XGBoost
1.引子 XGBoost在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域可謂風(fēng)光無限，作為從學(xué)術(shù)界來的模范生梦鉴，幫助工業(yè)界解決了許多實(shí)際問題李茫，真可謂： 模型鋒從學(xué)界出，算法香自公式來肥橙。 限于篇幅魄宏，本文就...
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高校計(jì)算機(jī)教師，除了教學(xué)科研之外予跌，也做IT類的創(chuàng)業(yè)搏色，希望通過這個(gè)平臺(tái)能認(rèn)識(shí)更多的朋友<br><br>個(gè)人愛好：足球、羽毛球券册、臺(tái)球频轿、斗地主...
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寫得非常棒! 把Dropout和Bagging的區(qū)別和聯(lián)系很詳細(xì)的指明出來了....
增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能——深入理解隨機(jī)森林（RandomForest）和 Dropout的原理
要想了解如何增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能，我們需要知道如何降低模型的誤差烁焙。所以首先我們必須明白模型誤差是由偏差（Bias）和方差（Variance）組成的航邢。偏差是指樣本預(yù)測(cè)值的平均值...
