論文名稱：《Why I like it: Multi-task Learning for Recommendation and Explanation》論文地址：https:...
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(三十七)--基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的可解釋性推薦系統(tǒng) -
復(fù)習(xí) - 模型測(cè)試一性昭、模型測(cè)試的API總結(jié) 1练般、分類(lèi)算法評(píng)估方式 2镶奉、回歸算法評(píng)估方式 二豪娜、分類(lèi)模型測(cè)試 交叉驗(yàn)證：(Cross Validation)將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集構(gòu)建模型...
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XGBoost算法原理精簡(jiǎn)版
GBDT算法可以看成是由K棵樹(shù)組成的加法模型： F是所有樹(shù)組成的函數(shù)空間雕薪，以回歸任務(wù)為例曙博，回歸樹(shù)可以看作為一個(gè)把特征向量映射為某個(gè)score的函數(shù)纲岭。 模型參數(shù)是f {k=1,...
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史上最全的cnn參數(shù)計(jì)算詳解廢話不多說(shuō), 直接上示例 1. 前戲 卷積前后大小變化示例 現(xiàn)實(shí)中的例子 featural金字塔 cnn內(nèi)部可視化 filter, activation map可視化 cnn...
