發(fā)簡信
IP屬地：遼寧
-
-
不是一般的渣
和八個男人睡過，是渣女嗎？
C是我的朋友债鸡。今天來講她的故事。 C長相不算出眾但身材姣好，前凸后翹薇溃。和我們這群大齡研究女僧不一樣，她情竇初開很早缭乘，初中時候就背著父母偷偷地談起戀愛痊焊。 因為是室友，每當談起她...
-
微信公眾號：韓大爺?shù)碾s貨鋪 約稿等合作事宜請加微信：(jiaogeiwoba)
-
實例（1）——特征工程前言：機器學(xué)習(xí)工程師一半的時間花在數(shù)據(jù)的清洗垄惧、特征選擇、降維等數(shù)據(jù)處理上面绰寞，下面就以郵件過濾系統(tǒng)為例到逊，介紹一下機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建前的一些非常重要的工作。 收集數(shù)據(jù) 不同的項目有...
-
Going deeper with convolutions論文原文：Going deeper with convolutions作者：Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre ...
-
深度學(xué)習(xí)綜述
文章主要分為：一铜靶、深度學(xué)習(xí)概念；二他炊、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀争剿；三、深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)痊末；四蚕苇、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法；五凿叠、深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點涩笤；六、深度學(xué)習(xí)已有的應(yīng)用盒件；七蹬碧、深度學(xué)習(xí)存在的問題及未來研究方...
-
@何哈哈_2392 看他的算法公式里，有負采樣的過程履恩，你可以找一找源代碼锰茉，看這里是只用了0還是通過負采樣賦予了一些值
Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems
Author：Hong-Jian Xue, Xin-Yu Dai, Jianbing Zhang, Shujian Huang, Jiajun Chen 引言 推薦系統(tǒng)通常使...
-
你看公式2下邊有一段解釋，說了在評分未知的情況下標記為零切心，這被稱為非偏好隱式反饋
Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems
Author：Hong-Jian Xue, Xin-Yu Dai, Jianbing Zhang, Shujian Huang, Jiajun Chen 引言 推薦系統(tǒng)通常使...
-
它這里就相當于用了一個評分矩陣飒筑，有評分的認為是顯性知識片吊，比如1-5個評分等級，那些沒有評分的就認為是隱式反饋协屡，并且值為0俏脊，這么說你可以理解嗎？
Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems
Author：Hong-Jian Xue, Xin-Yu Dai, Jianbing Zhang, Shujian Huang, Jiajun Chen 引言 推薦系統(tǒng)通常使...
-
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN微信驗證碼識別輿情采集部門需要采集微信評論，需要用到識別驗證碼的技術(shù)补憾。早先學(xué)習(xí)了tensorflow和keras漫萄，跑了許多深度學(xué)習(xí)得demo卻沒有在實際場景應(yīng)用過，現(xiàn)在剛好公司有需要盈匾，就使...
