1. 背景 ??本文提出Wide&Deep模型，旨在使得訓(xùn)練得到的模型能過(guò)同時(shí)獲得記憶（memorization）和泛化（generalization）能力： ??（若只有W...
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2016-《Wide&Deep Learning for Recommenders Systems》論文筆記 -
詞嵌入(word2vec)1. 為何不采用 one-hot 向量 假設(shè)詞典中不同詞的數(shù)量（詞典大小）為 N晨逝，每個(gè)詞可以和從 0 到 N?1的連續(xù)整數(shù)一一對(duì)應(yīng)庭敦。這些與詞對(duì)應(yīng)的整數(shù)叫做詞的索引县钥。 假設(shè)一個(gè)...
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Machine Learning基礎(chǔ)：Bias（偏差）惰帽、Error（誤差）和Variance（方差）Machine Learning基礎(chǔ)：Bias（偏差）吗讶、Error（誤差）和Variance（方差） ??首先明確一點(diǎn)棋枕，Bias和Variance是針對(duì)Generalizat...
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Logistic Regression 原理及實(shí)現(xiàn)1 模型介紹 1.1 sigmoid函數(shù) ??在介紹邏輯回歸模型之前吗铐，我們先引入sigmoid函數(shù)，其數(shù)學(xué)形式是： ??對(duì)應(yīng)的函數(shù)曲線如下圖所示： ??從上圖可以看到sigm...
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Machine Learning 基礎(chǔ)：最優(yōu)化方法
1. 2. 使用動(dòng)量Momentum(動(dòng)量)的隨機(jī)梯度下降（SGD） ??1.動(dòng)量方法主要是為了解決Hessian矩陣病態(tài)條件問(wèn)題（直觀上講就是梯度高度敏感于參數(shù)空間的某些方...
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Machine Learning基礎(chǔ)：正則化項(xiàng)（Regularization）
1 正則化（Regularization） ??奧卡姆剃刀定律毫缆。 ??機(jī)器學(xué)習(xí)中幾乎都可以看到損失函數(shù)后面會(huì)添加一個(gè)額外項(xiàng)唯竹，常用的額外項(xiàng)一般有兩種，一般英文稱(chēng)作l1-norm...
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Machine Learning基礎(chǔ)：欠擬合和過(guò)擬合1 欠擬合 欠擬合是指模型擬合程度不高苦丁，數(shù)據(jù)距離擬合曲線較遠(yuǎn)浸颓，或指數(shù)據(jù)沒(méi)有很好地捕捉到數(shù)據(jù)特征，不能夠很好地?cái)M合數(shù)據(jù)旺拉。 如果模型在訓(xùn)練集中表現(xiàn)較差产上，在測(cè)試集中表現(xiàn)同樣差，這可...
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協(xié)同過(guò)濾（Collaborative Filtering）學(xué)習(xí)筆記1. 以用戶(hù)為基礎(chǔ)（User-based）的協(xié)同過(guò)濾 ??基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法是通過(guò)用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)用戶(hù)對(duì)商品或內(nèi)容的喜歡(如商品購(gòu)買(mǎi)蛾狗，收藏晋涣，內(nèi)容評(píng)論或分享)，并對(duì)這...
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Scala學(xué)習(xí)筆記
1 Scala入門(mén) scala Hello World Scala變量 Scala變量 Scala字符串 Scala數(shù)組 scala List ??Scala 列表類(lèi)似于數(shù)組...
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python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理歸納
小數(shù)點(diǎn)精度的控制 list datetime：數(shù)字日期和時(shí)間 Reference: 談?wù)勱P(guān)于Python里面小數(shù)點(diǎn)精度控制的問(wèn)題
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hadoop處理數(shù)據(jù)模版
1 利用hql處理數(shù)據(jù) 利用hql處理數(shù)據(jù)需要用到兩個(gè)文件沉桌，handle.py和handle.sql文件谢鹊，利用python handle.py運(yùn)行。 handle.py ha...
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Machine Learning基礎(chǔ)：模型評(píng)價(jià)
1 混淆矩陣（Confusion Matrix） ??對(duì)于二分類(lèi)問(wèn)題留凭，預(yù)測(cè)模型會(huì)對(duì)每一個(gè)樣本預(yù)測(cè)一個(gè)得分s或者一個(gè)概率p撇贺。 然后，可以選取一個(gè)閾值t冰抢，讓得分s>t的樣本預(yù)測(cè)為...
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Machine Learning基礎(chǔ)：激活函數(shù)（Activiation Function）
Machine Learning基礎(chǔ)：激活函數(shù)（Activiation Function） ??激活函數(shù)通常有如下一些性質(zhì)： ??非線性：當(dāng)激活函數(shù)是非線性的時(shí)候，一個(gè)兩層的...
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SQL聚合函數(shù)
1 SQL中的聚合函數(shù) 2.GROUP BY語(yǔ)句 ??GROUP BY語(yǔ)句用來(lái)與聚合函數(shù)(aggregate functions such as COUNT, SUM, AV...
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SQL條件語(yǔ)句(IF, CASE WHEN, IF NULL)
1.IF ??表達(dá)式：IF( expr1 , expr2 , expr3 ) ??expr1條件艘狭，條件為true挎扰，則值是expr2 ，false巢音，值就是expr3 2. CA...
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謝謝您～
[轉(zhuǎn)]Mac下Fiddler的安裝遵倦、配置與使用
環(huán)境安裝 Mono安裝 首先，Mac下需要使用.Net編譯后的程序官撼，需要用到跨平臺(tái)的方案Mono(現(xiàn)階段微軟已推出跨平臺(tái)的方案.Net Core梧躺，不過(guò)暫時(shí)只支持控制臺(tái)程序)。...
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Machine Learning 基礎(chǔ)：損失函數(shù)(Loss Function)
??損失函數(shù)是用來(lái)估量模型的預(yù)測(cè)值f(x)與真實(shí)值Y的不一致程度傲绣，它是一個(gè)非負(fù)實(shí)值函數(shù)掠哥，通常使用L(Y,f(x))來(lái)表示損失函數(shù)越小，模型的魯棒性就越好秃诵。損失函數(shù)是經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)函...
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Machine Learning基礎(chǔ)：softmax函數(shù)
1. softmax函數(shù)介紹 ??softmax用于多分類(lèi)過(guò)程中续搀，它將多個(gè)神經(jīng)元的輸出，映射到（0,1）區(qū)間內(nèi)菠净，可以看成概率來(lái)理解禁舷，從而來(lái)進(jìn)行多分類(lèi)彪杉！ ??假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)組...
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Hive學(xué)習(xí)筆記（HQL語(yǔ)言）
1 Hive對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作 1.1 Hive對(duì)TABLE的操作 1.1.1 CREATE TABLE語(yǔ)句 語(yǔ)法 示例 1.1.2 ALTER TABLE 語(yǔ)句 語(yǔ)法 示例 1...
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Hadoop Shell命令
FS Shell ??調(diào)用文件系統(tǒng)(FS)Shell命令應(yīng)使用 bin/hadoop fs 的形式。 所有的的FS shell命令使用URI路徑作為參數(shù)牵咙。URI格式是sch...