發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：西藏
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BM25和TFIDF原理及區(qū)別1粘咖，TF?IDF算法 TF是指歸一化后的詞頻，IDF是指逆文檔頻率。給定一個(gè)文檔集合D抄罕，有d1,d2,d3,......,dn∈D锦募。文檔集合總共...
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搜索Query分析改寫
搜索意圖識(shí)別： Query分析： 分詞：切詞，pinyin分詞 查詢類目預(yù)測(cè)： Query改寫： Query改寫本質(zhì)上是要找到和原始Query相...
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數(shù)據(jù)挖掘之同義詞挖掘
在搜索過程中逛拱，需要使用同義詞來達(dá)到提高召回的目的，例如用戶搜索：口紅台猴，但是商品名稱卻不含口紅關(guān)鍵詞朽合，比如商品名為：xxx彩色唇膏。但其實(shí)兩個(gè)詞是...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常見激活函數(shù)及特點(diǎn)從最開始的邏輯回歸到后來的CNN饱狂，RNN曹步，我們經(jīng)常會(huì)聽到激活函數(shù)這個(gè)詞，也經(jīng)常會(huì)聽到sigmod函數(shù)會(huì)造成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度消失休讳，BN為什么能緩解梯度...
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過擬合與欠擬合及方差偏差在模型的評(píng)估與調(diào)整的過程中讲婚，經(jīng)常會(huì)遇到過擬合與欠擬合的情況，如何有效的識(shí)別過擬合和欠擬合現(xiàn)象俊柔，并了解其中原因筹麸，有效的對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整。 什么是過擬...
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文本聚類
最近朋友面試有被問到文本聚類問題雏婶，總結(jié)如下： 聚類分析物赶，又稱群分析，它是研究（樣品或指標(biāo)）分類問題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法留晚，以相似性為基礎(chǔ)酵紫，在一個(gè)聚類...
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快速理解RNN（LSTM，GRU）結(jié)構(gòu)原理1.RNN解決了什么問題错维？ RNN主要用來解決序列問題奖地，強(qiáng)調(diào)的是先后順序，在NLP中引申出上下文的概念赋焕，一個(gè)翻譯問題参歹，這個(gè)詞的含義可能和前后的單...
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Xgboost原理及推導(dǎo)Xgboost無論是工業(yè)界還是kaggle比賽效果都很好，學(xué)習(xí)過程中看了很多博客依然理解的不是很好宏邮，自己比較菜泽示，看了陳天奇大神PPT清晰了很多，...
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Query熱詞及文本熱點(diǎn)話題挖掘
最近被問到熱詞挖掘蜜氨，幾種挖掘場(chǎng)景用到的算法思路都比較接近械筛，特整理思路如下，做以后參考飒炎。 幾個(gè)熱詞挖掘常見場(chǎng)景： 搜索query熱詞挖掘 輿情長(zhǎng)文...