發(fā)簡信
IP屬地：北京
-
推薦feed流feed流是推薦系統(tǒng)的一種常見形式，突出的產(chǎn)品有微博、抖音翘狱、朋友圈等 feed：每一個狀態(tài)和消息蝶棋，通常由用戶更新 流：特點是持續(xù)更新 feed流...
-
面試問題總結(jié)XgBoost 1. 從哪幾個方面實現(xiàn)并行化 答：在特征粒度上實現(xiàn)并行耘拇。迭代開始前對所有候選特征進行一次預(yù)排序煮嫌，以column block的結(jié)構(gòu)...
-
前向傳播和反向傳播在求出前向傳播和反向傳播前要先確定參數(shù)和輸入輸出符號的表達形式 最普通的DNN就可以看做是一個多層感知機MLP脏答，感知機的輸出其實就是對輸入的加權(quán)...
-
歸納&總結(jié)機器學(xué)習(xí)技能樹整理 按問題類型劃分 分類問題 Logistic Regression 總結(jié)：特征的線性組合+非線性映射丢间。推導(dǎo)時從單個樣本開始探熔，單...
-
CRF:Conditional Random Fields
概率無向圖模型： 又稱作馬爾科夫隨機場。所謂隨機場烘挫，其實是由一種服從某種分布的隨機變量組成的诀艰，場中某些點之間存在依賴關(guān)系，進而形成聯(lián)合概率分布饮六。...
-
牛頓法其垄、擬牛頓法牛頓法： 根據(jù)二階泰勒展開，用一階和二階倒數(shù)確定參數(shù)迭代步長和方向 設(shè)初始向量卤橄，它在處的泰勒展開如下： 绿满，當時 注：矩陣求導(dǎo)公式： 對上式相對于...
-
（譯）Collaborative Memory Network for Recommendation Systems
Abstract: Recommendation systems play a vital role to keep users engaged...
-
貝葉斯個性化推薦
Key Point1: 能夠使用貝葉斯做推薦排序的假設(shè)有兩個： 1.用戶U對商品和的偏好和其他用戶無關(guān)（即用戶間的獨立性） 2. 用戶U對商品和...
-
RNN LSTM BI-LSTMRNN 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN主要處理有時序關(guān)系的變長序列問題。每個神經(jīng)元在每一時刻都一個特殊的hidden狀態(tài)h(t)窟扑，由當前節(jié)點的輸入I(t)...