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機器學習矩陣分解解析Recommender.Matrix.Factorization目錄： 1.為什么要矩陣分解 2.矩陣分解怎么分解 3.什么樣的情況考慮矩陣分解 4.矩陣分解有哪些分類 5.各種應用場景比較以及具體操作 6.評價總結(jié) 1.為什么要矩陣分解...
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2019-02-27ML——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)元模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)糙置，最基本的成分是神經(jīng)元模型摄闸，下圖便是一個“M-P神經(jīng)元模型”击罪。 在這個模型中，神經(jīng)元接到...
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2019-02-20ML——模型評估與選擇 2.1 經(jīng)驗誤差與過擬合 1.基本概念： 錯誤率：分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例贪薪； 精度：分類正確的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例媳禁，即精度=1 — 錯誤率；...
