機(jī)器學(xué)習(xí)技能樹整理 按問(wèn)題類型劃分 分類問(wèn)題 Logistic Regression 總結(jié)：特征的線性組合+非線性映射吏夯。推導(dǎo)時(shí)從單個(gè)樣本開(kāi)始，單個(gè)樣本經(jīng)過(guò)sigmoid函數(shù)后...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：遼寧
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歸納&總結(jié) -
CRF:Conditional Random Fields
概率無(wú)向圖模型： 又稱作馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)卑吭。所謂隨機(jī)場(chǎng)，其實(shí)是由一種服從某種分布的隨機(jī)變量組成的马绝，場(chǎng)中某些點(diǎn)之間存在依賴關(guān)系豆赏，進(jìn)而形成聯(lián)合概率分布。 設(shè)一個(gè)聯(lián)合概率分布P(Y)和...
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Attention機(jī)制概念整理深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制（Attention Macheanism）： Attention機(jī)制較為廣泛的應(yīng)用是為了解決LSTM長(zhǎng)輸入序列在編碼成固定長(zhǎng)度向量后抚岗，解碼受限于該固定...
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RNN LSTM BI-LSTMRNN 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN主要處理有時(shí)序關(guān)系的變長(zhǎng)序列問(wèn)題或杠。每個(gè)神經(jīng)元在每一時(shí)刻都一個(gè)特殊的hidden狀態(tài)h(t)，由當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的輸入I(t)和上一時(shí)刻t-1隱藏狀態(tài)h(t...
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推薦系統(tǒng)基本算法：協(xié)同過(guò)濾
協(xié)同過(guò)濾的本質(zhì)其實(shí)就是向量間的相似度計(jì)算宣蔚，例如歐氏距離和cosine相似度等向抢。 UserCF UserCF基于用戶對(duì)物品的偏好找到相鄰鄰居用戶，然后將鄰居用戶喜歡的推薦給當(dāng)前...
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在線學(xué)習(xí)：從梯度截?cái)嗟紽TRL什么是在線學(xué)習(xí)胚委，為什么要用在線學(xué)習(xí) 在一些大型互聯(lián)網(wǎng)公司的廣告系統(tǒng)中挟鸠，Logistic Regression的權(quán)重更新非常看重速度亩冬，否則無(wú)法應(yīng)對(duì)超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和在線數(shù)據(jù)流艘希，...
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LTR方法總結(jié)PointWise 這種方法沒(méi)有考慮到排序的一些特征，比如文檔之間的排序結(jié)果針對(duì)的是給定查詢下的文檔集合硅急，而Pointwise方法僅僅考慮單個(gè)文檔的絕對(duì)相關(guān)度覆享；另外，在排序中...
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推薦系統(tǒng)中矩陣分解的應(yīng)用參考知乎這篇文章整理： https://zhuanlan.zhihu.com/p/34497989 矩陣分解解決什么問(wèn)題 推薦系統(tǒng)中的評(píng)分矩陣是高度稀疏的营袜，存儲(chǔ)開(kāi)銷較大撒顿，因此...