240 發(fā)簡(jiǎn)信
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  • 推薦系統(tǒng)一(矩陣分解)

    今天的筆記是關(guān)于推薦系統(tǒng)银酬,主要是因?yàn)榭?60秋招的JD里面說(shuō)要了解推薦系統(tǒng)中的矩陣分解沛简、LDA和受限波茲曼機(jī)(完全沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò))钓瞭。矩陣分解作為推薦系統(tǒng)的經(jīng)典,第一部分當(dāng)然就是它...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)算法筆記

    這是我的第一篇筆記浅辙,主要用來(lái)歸納幾種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的思想裕菠、適用性、優(yōu)缺點(diǎn)等竖螃。主要是失業(yè)在家淑廊,需要每天給自己點(diǎn)任務(wù),接受大家監(jiān)督特咆。 序言 一些基礎(chǔ)知識(shí)的引入季惩,但是并沒(méi)有遞進(jìn)...

  • 數(shù)據(jù)庫(kù)多表查詢(xún)筆記

    最近投了一些簡(jiǎn)歷,看到很多數(shù)據(jù)分析的崗位都要求會(huì)基本的數(shù)據(jù)庫(kù)操作腻格,所以趁今天天氣大好画拾,早市上刷了五個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的題目以后,準(zhǔn)備復(fù)習(xí)一下數(shù)據(jù)庫(kù)的基本知識(shí)啦菜职。本節(jié)主要講述的是多表查...

  • XGBoost和GBDT的區(qū)別

    一個(gè)關(guān)于Boosting集成學(xué)習(xí)方法代表XGBoot和GBDT不同點(diǎn)的小總結(jié)青抛。 綜合來(lái)說(shuō)XGBoost不但在處理速度力壓XGBoost,并且在預(yù)測(cè)精度上也占有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)酬核。

  • 推薦算法簡(jiǎn)介

    主要內(nèi)容 ·推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介·傳統(tǒng)的推薦算法 ·非個(gè)性化推薦:熱度排行(Popularity) ·協(xié)同過(guò)濾(collaborative filtering) ·Memo...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)11章筆記

    第十一章 特征選擇和稀疏學(xué)習(xí) 11.1子集搜索與評(píng)價(jià) 1.為什么要進(jìn)行特征選擇?有兩個(gè)原因蜜另。a.在現(xiàn)實(shí)任務(wù)中經(jīng)常會(huì)遇到 維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,這是由于屬性過(guò)多造成的愁茁,特征選擇可以大大...

  • 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法第一章筆記

    1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)三要素 1.3.2 策略 損失函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)蚕钦。損失函數(shù)度量模型一次預(yù)測(cè)的好壞,風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)度量平均意義下模型預(yù)測(cè)的好壞鹅很。 監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題是在假設(shè)空間中選...

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