推薦系統(tǒng)中的核心是從海量的商品庫挑選合適商品最終展示給用戶但校。由于商品庫數(shù)量巨大翠订,因此常見的推薦系統(tǒng)一般分為兩個階段丁频,即召回階段和排序階段痴奏。召回階段主要是從全量的商品庫中得到用...
![240](https://upload.jianshu.io/users/upload_avatars/8297658/4af29492-3f32-404c-b62d-be07b3b7a922.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/1/w/240/h/240)
推薦系統(tǒng)中的核心是從海量的商品庫挑選合適商品最終展示給用戶但校。由于商品庫數(shù)量巨大翠订,因此常見的推薦系統(tǒng)一般分為兩個階段丁频,即召回階段和排序階段痴奏。召回階段主要是從全量的商品庫中得到用...
背景:只專注于單個模型可能會忽略一些相關(guān)任務(wù)中可能提升目標任務(wù)的潛在信息冰蘑,通過進行一定程度的共享不同任務(wù)之間的參數(shù),可能會使原任務(wù)泛化更好评汰。廣義的講纷捞,只要loss有多個就算M...
是什么 過擬合(overfitting)是指在模型參數(shù)擬合過程中的問題,由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含抽樣誤差被去,訓(xùn)練時主儡,復(fù)雜的模型將抽樣誤差也考慮在內(nèi),將抽樣誤差也進行了很好的擬合惨缆。 具體...
Unspervised learning主要任務(wù)目標是發(fā)掘數(shù)據(jù)潛在有價值的結(jié)構(gòu)糜值,主要分為clustering,dimentionality reduction坯墨,feature...
強化學(xué)習(xí) 元素:actor(我們可以控制寂汇,決策我們的行為),Env捣染,Reward(我們不能控制環(huán)境)主要方法:model-baed(對Env建模骄瓣,actor可以理解環(huán)境), ...
http://geek.csdn.net/news/detail/230599 X(例如現(xiàn)有MNIST)->z->生成無盡的手寫數(shù)字 該公式很難求解耍攘。因此用一個變分函數(shù)q(z...
David Silver說榕栏,AI = RL + DL = Deep Reinforcement Learning他的課程:RL Cource by David SilverR...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建好,訓(xùn)練不出好的效果怎么辦蕾各?明明說好的擬合任意函數(shù)(一般連續(xù))(為什么扒磁?可以參考Neural Network and Deep Learning),說好的足夠多的...
xgboost 已然火爆機器學(xué)習(xí)圈式曲,相信不少朋友都使用過妨托。要想徹底掌握xgboost,就必須搞懂其內(nèi)部的模型原理。這樣才能將各個參數(shù)對應(yīng)到模型內(nèi)部兰伤,進而理解參數(shù)的含義内颗,根據(jù)需...