發(fā)簡(jiǎn)信
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LightGBMLightGBM原理及實(shí)現(xiàn) LigthGBM是boosting集合模型中的新進(jìn)成員，它和xgboost一樣是對(duì)GBDT的高效實(shí)現(xiàn)奠骄，很多方面會(huì)比x...
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DKN推薦DKN-基于知識(shí)圖譜的推薦系統(tǒng) 知識(shí)圖譜特征學(xué)習(xí)（Knowledge Graph Embedding）是最常見(jiàn)的與推薦系統(tǒng)結(jié)合的方式迁匠，知識(shí)圖譜特...
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主客觀權(quán)重確定A Subjective and Objective Integration Approach of Determining Weights f...
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SQL學(xué)習(xí)SQL學(xué)習(xí) 法則1：col table表/columns列/rows行 問(wèn)題：movies表有100萬(wàn)數(shù)據(jù)剩瓶？ 法則2：select SELECT...
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2019-05-18Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb ...
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2019-03-28Wide & Deep Learning for Recommender Systems(Google&Facebook推薦) 1、背景 文章提...
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2019-03-08
ML——計(jì)算學(xué)習(xí)理論 基礎(chǔ)知識(shí) 泛化誤差：訓(xùn)練出的模型在除訓(xùn)練樣本外的新樣本集上的誤差城丧； 經(jīng)驗(yàn)誤差：訓(xùn)練出的模型在訓(xùn)練集...
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2019-03-07ML——特征選擇和稀疏學(xué)習(xí) 子集搜索與評(píng)價(jià) 特征選擇的原因：1）屬性過(guò)多易造成維數(shù)災(zāi)難延曙，僅選擇重要特征構(gòu)建模型則能減輕該問(wèn)題；2）去除不相關(guān)特征...
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2019-03-06ML——降維與度量學(xué)習(xí) KNN學(xué)習(xí) k近鄰（KNN）學(xué)習(xí)是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法亡哄，可用于分類與回歸任務(wù)中枝缔。基本思想是：給定測(cè)試樣本蚊惯，基于某種距離...