概述 本次實(shí)踐的環(huán)境：Ubuntu18.04docker version : 18.09.5查看nvidia-docker版本命令 nvidia-docker2 : 2.2....
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在k8s中調(diào)用NVIDIA-GPU -
EGES學(xué)習(xí)筆記一種引入邊信息的變權(quán)重GES方法臀玄。 建圖模塊采用networkx扼脐，session建立使用用戶自定義+deepwalk调鬓。 適用場(chǎng)景工坊，限于user行為較少端仰，但商品冷啟動(dòng)時(shí)沛鸵，商品類...
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分布式訓(xùn)練之Horovod分布式深度學(xué)習(xí)在NLP制轰，機(jī)器翻譯，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域不斷刷新業(yè)界的最高水平均澳。今年來(lái)其發(fā)展很快恨溜，一年前還是頂尖水平的方法，框架和算法已經(jīng)要被淘汰找前。但在這種巨變中有一點(diǎn)是不變的糟袁，那...
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邏輯回歸理解及公式推導(dǎo)邏輯回歸(logistic-regression) 邏輯回歸：個(gè)人理解就是一個(gè)線性回歸經(jīng)過(guò)階躍函數(shù)的處理，變成一個(gè)二項(xiàng)分類器躺盛，輸出結(jié)果只能是0项戴，1的條件概率的大小，其實(shí)是一種...
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百面機(jī)器學(xué)習(xí)｜第三章經(jīng)典算法知識(shí)點(diǎn)
前言 如果你能找到這里仿耽，真是我的幸運(yùn)~這里是藍(lán)白絳的學(xué)習(xí)筆記，本集合主要針對(duì)《百面機(jī)器學(xué)習(xí)——算法工程師帶你去面試》這本書各薇。主要記錄我認(rèn)為重要的知識(shí)點(diǎn)项贺，希望對(duì)大家有幫助。 第...
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卡方檢驗(yàn)、T檢驗(yàn)+F檢驗(yàn)开缎、方差分析棕叫、Z檢驗(yàn)1、卡方檢驗(yàn)： 卡方檢驗(yàn)是用途非常廣的以卡方分布（深入淺出統(tǒng)計(jì)學(xué)有講）為基礎(chǔ)的一種假設(shè)檢驗(yàn)方法啥箭，它屬于非參數(shù)檢驗(yàn)的范疇谍珊，主要是比較兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本率( 構(gòu)成比）以及兩個(gè)分類...
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顯著性檢驗(yàn)與p值
1.顯著性檢驗(yàn) 無(wú)論從事何種領(lǐng)域的科學(xué)研究還是統(tǒng)計(jì)調(diào)查，顯著性檢驗(yàn)作為判斷兩個(gè)乃至多個(gè)數(shù)據(jù)集之間是否存在差異的方法急侥，一直被廣泛應(yīng)用。筆者并非統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)出身侮邀，一直以來(lái)對(duì)...
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Poly2坏怪，F(xiàn)M，F(xiàn)FM傳統(tǒng)的特征交叉是先手動(dòng)再組合特征绊茧，再通過(guò)各種分析手段篩選特征的方法——低效铝宵。 Poly2模型 Degree-2 Polynomial Margin (Poly2) Poly2...
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推薦系統(tǒng)之DIN模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的Deep Interest Network（DIN）模型是阿里媽媽精準(zhǔn)定向檢索及基礎(chǔ)算法團(tuán)隊(duì)在2017年6月提出的。相比之前很多”學(xué)術(shù)風(fēng)“的深度學(xué)習(xí)模型华畏，D...
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推薦系統(tǒng)之AFM模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的是由浙江大學(xué)聯(lián)合新加坡國(guó)立大學(xué)提出的AFM模型鹏秋。通過(guò)名字也可以看出，此模型又是基于FM模型的改進(jìn)亡笑，其中A代表”Attention“侣夷，即AFM模型實(shí)際上是在F...
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推薦系統(tǒng)之FM（因子分解機(jī)）模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的是S.Rendle在2010年提出的FM（Factorization Machine）模型，此模型的提出是為了解決在數(shù)據(jù)極其稀疏的情況下的特征組合問(wèn)題仑乌。FM...
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推薦系統(tǒng)之NFM模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的是由新加坡國(guó)立大學(xué)的研究人員在論文《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytic...
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推薦系統(tǒng)之DeepFM模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的是由哈爾濱工業(yè)大學(xué)聯(lián)合華為發(fā)表論文《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR...
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推薦系統(tǒng)之FNN模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的是FNN模型百拓，出自于張偉楠老師于2016年發(fā)表的論文《Deep Learning over Multi-field Categorical Data》[ht...
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推薦系統(tǒng)之Wide&Deep模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的是Google于2016年提出的Wide&Deep模型衙传，此模型的提出對(duì)業(yè)界產(chǎn)生了非常大的影響，不僅其本身成功地應(yīng)用在多家一線互聯(lián)網(wǎng)公司厕九，而且其后續(xù)的改進(jìn)工作...
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推薦系統(tǒng)之PNN模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的是由上海交通大學(xué)的研究人員提出的PNN（Product-based Neural Networks）模型蓖捶，該模型包含一個(gè)embedding層來(lái)學(xué)習(xí)類別數(shù)據(jù)的...
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殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet網(wǎng)絡(luò)原理及實(shí)現(xiàn)論文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 1、引言-深度網(wǎng)絡(luò)的退化問(wèn)題 在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中扁远，從經(jīng)驗(yàn)來(lái)看俊鱼，隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，模型理...
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推薦系統(tǒng)之AutoRec模型原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 本文要介紹的AutoRec模型是由澳大利亞國(guó)立大學(xué)在2015年提出的穿香，它將自編碼器(AutoEncoder)的思想與協(xié)同過(guò)濾(Collaborative Filter)...
