數(shù)據(jù)不平衡問題 答案取決于數(shù)據(jù) 平衡數(shù)據(jù) 少數(shù)樣本過采樣 多數(shù)樣本欠采樣 合成少數(shù)類樣本 舍棄少數(shù)類契邀，切換成異常檢測(cè)框架 ...
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log-linear模型
log–linear是word2vec所用模型的前身扯俱。 有以下成分: 1.輸入集合X 2.標(biāo)注集合Y,Y是可數(shù)集 3.正整數(shù)K指定模型中向量維數(shù) 4.映射f:X×Y–>R^K...
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MF與embedding
推薦系統(tǒng)常用的MF(矩陣分解)方法舞终，旨在通過評(píng)分矩陣R有損分解得到矩陣U（代表所有用戶的feature vector）和矩陣I(代表所有item的feature vector...
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漫漫機(jī)器學(xué)習(xí)（二）——— 線性生成學(xué)習(xí)算法
之前介紹過了一系列的簡單線性區(qū)別學(xué)習(xí)算法（discriminative learning algorithm）规揪。而生成學(xué)習(xí)算法（generative learning alg...
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使用Python語言徒役，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲取（爬蟲）和數(shù)據(jù)挖掘于游、機(jī)器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用毁葱。也包含python的基本使用。
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關(guān)于個(gè)性化推薦的一切
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該專題是機(jī)器學(xué)習(xí)前痘、推薦系統(tǒng)和自然語言處理、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法學(xué)習(xí)記錄担忧，用通俗的語言去理解算法芹缔，去樸實(shí)的文字記錄每次前行，每個(gè)算法力爭(zhēng)說清緣由瓶盛，且嘗試實(shí)現(xiàn)或者使用開源庫進(jìn)行最欠。機(jī)器學(xué)習(xí)忍者在路上……
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