在基于Hierarchical Softmax的Skip-gram模型和CBOW模型中需五，負采樣是一個很重要的環(huán)節(jié)进鸠，對于一個給定的詞w蠢挡，我們?nèi)绾紊蒒EG(w)呢奠骄？詞典D中的詞...
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探秘Word2Vec(六)-負采樣方法 -
二手筆記本選購指南1、選購渠道：閑魚指巡、轉(zhuǎn)轉(zhuǎn) 2质和、選購商家挑選：請?zhí)暨x個人賣家，個人轉(zhuǎn)讓棱诱，但凡懂點電腦請不要選擇二手商家 判斷方法是點開商家頭像主頁泼橘，看是否賣出過多臺電腦，或者有多臺電腦售賣迈勋，或...
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"Those who exalt themselves will be humbled, and those who humble themselves will be exalted." - Luke 14:11
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手藝人<br>寫過幾年獨立博客
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python之gevent(2)
在之前较鼓，我已經(jīng)在兩篇文章中分別介紹了gevent的使用以及gevent的底層greenlet的使用椎木，可以閱讀文章回顧一下：python之gevent（1），python之gr...
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python之gevent（1）因為python線程的性能問題博烂，在python中使用多線程運行代碼經(jīng)常不能達到預(yù)期的效果拓哺。而有些時候我們的邏輯中又需要開更高的并發(fā)，或者簡單的說脖母，就是讓我們的代碼跑的更快士鸥，在...
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審視SVM1. 回顧拉格朗日乘數(shù)法 為了找到曲線上的最低點勤众，就從最低的等高線（0那條）開始網(wǎng)上數(shù)。數(shù)到第三條鲤脏，等高線終于和曲線有交點了（如上圖所示）们颜。因為比這條等高線低的地方都不在約束...
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Word2Vec ——gensim實戰(zhàn)教程最近斯坦福的CS224N開課了，看了下課程介紹,去年google發(fā)表的Transformer以及最近特別火的Contextual Word Embeddings都會在今年的課...
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增強機器學習模型性能——深入理解隨機森林（RandomForest）和 Dropout的原理要想了解如何增強機器學習模型性能猎醇，我們需要知道如何降低模型的誤差窥突。所以首先我們必須明白模型誤差是由偏差（Bias）和方差（Variance）組成的。偏差是指樣本預(yù)測值的平均值...
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【推薦系統(tǒng)】基于用戶的協(xié)同過濾算法（UserCF）的python實現(xiàn)
1.數(shù)據(jù)集MovieLens MovieLens數(shù)據(jù)集包含多個用戶對多部電影的評級數(shù)據(jù)硫嘶，也包括電影元數(shù)據(jù)信息和用戶屬性信息阻问。這個數(shù)據(jù)集經(jīng)常用來做推薦系統(tǒng)，機器學習算法的測試數(shù)...
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推薦系統(tǒng)實戰(zhàn)之FM（Factorization Machine）算法——keras算法練習（4）筆者在之前的文章中介紹過使用keras搭建一個基于矩陣分解的推薦系統(tǒng),而那篇文章所介紹的方法可能只是一個龐大推薦系統(tǒng)中的一小環(huán)節(jié)沦疾。而對于工業(yè)級別的推薦系統(tǒng)称近，面對極其龐大的產(chǎn)品...
