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  3. 机器学习
再看Youtube DNN 关于 softmax召回的解释

Alg 再看Youtube DNN 关于 softmax召回的解释

问题:Youtube为什么要用这个巨大的softmax多分类来建模,而不是用p(w|user,video)的二…

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Alg 2021-09-01
浅谈机器学习共线性问题

Alg 浅谈机器学习共线性问题

这两天组里有同事在做特征分析这块的工作的时候其实会涉及到特征共线性问题,所以趁这个机会也去理解一下这个概念,说…

4,981次阅读 0个评论
Alg 2019-03-26
rbm受限波兹曼算法理解

Alg rbm受限波兹曼算法理解

本文主要是参考了http://blog.echen.me/2011/07/18/introduction-to…

2,974次阅读 0个评论
Alg 2019-03-23
LightGbm之直方图优化理解

Alg LightGbm之直方图优化理解

简单介绍一下吧,lightgbm是微软推出的gbdt相关的机器学习库,一开源就受到很多开发者的喜爱吧,主要是运…

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Alg 2018-09-08
cpt序列预测

Alg cpt序列预测

序列预测是当前深度学习最火热的应用之一。从搭建推荐系统到语音识别再到自然语言处理,序列预测有着广泛的应用前景。…

2,924次阅读 0个评论
Alg 2018-07-24
推荐系统中融合特征排序两三事

ml 推荐系统中融合特征排序两三事

一般情况下对于推荐输出的召回的候选集进行排序,ltr排序这个也是大家经常使用的。 lr+gbdt 这个组合在c…

5,104次阅读 0个评论
ml 2018-06-30
EM角度理解kmeans

ml EM角度理解kmeans

最近需要做一个国家区域的聚类分析,使用的是kmeans聚类方法,构造接近900维特征来进行聚类。使用sklea…

2,825次阅读 0个评论
ml 2018-06-28
sklearn中tsne可视化

ml sklearn中tsne可视化

声明: manifold:可以称之为流形数据。像绳结一样的数据,虽然在高维空间中可分,但是在人眼所看到的低维空…

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ml 2018-06-16
网易云课堂0x3-偏差与方差

ml 网易云课堂0x3-偏差与方差

其实吧这篇文章可写可不写,因为这个偏差和方差的问题在机器学习中算是经常遇到,大家根据不同的业务场景来做相应的取…

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ml 2018-04-09
数据清洗的几个常用方法

ml 数据清洗的几个常用方法

数据科学家花了大量的时间清洗数据集,并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上,很多数据科学家声称开始获取和…

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ml 2018-04-02
LTR排序之pair-wise-ranknet算法TensorFlow实现

ml LTR排序之pair-wise-ranknet算法TensorFlow实现

在之前的有一篇文章给出了pointwise之prank算法说明以及实现,这一篇文章会讲解pairwise。 写…

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ml 2018-03-27
网易云课堂-0x2深度学习激活函数

ml 网易云课堂-0x2深度学习激活函数

:mrgreen:博主今天跑完微马拉松,回来之后躺在沙发上就睡着了,醒来洗个澡开始学习了,网易云课堂的视频最近…

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ml 2018-03-25
LTR-pointwise之prank-python代码实现

ml LTR-pointwise之prank-python代码实现

修改记录: 2017/3/22修改代码中的部分BUG 核心代码 https://github.com/zhus…

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ml 2018-03-21
最大熵理论推导

ml 最大熵理论推导

先给出一个例子抛出最大熵的问题。。 掷骰子,骰子总共有6个点数,现在你觉得每个点数掷到的概率多大? 你毫不犹豫…

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ml 2018-03-16
kd树基本描述

math kd树基本描述

kd 树的结构 kd树是一个二叉树结构,它的每一个节点记载了【特征坐标,切分轴,指向左枝的指针,指向右枝的指针…

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math 2018-03-14
Kmean计算优化

ml Kmean计算优化

最近一些列的博客尽量使用口语化的方式来把问题说明白,一般情况下能把事情说的明明白白也可以变相的说明你对问题有一…

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ml 2018-03-14
随机森林之特征选择

ml 随机森林之特征选择

随机森林的介绍在这篇文章中就不多介绍了,核心思想就是双随机过程:随机样本采样和随机特征采样 特征选择下面介绍两…

12,707次阅读 0个评论
ml 2018-03-13
常见优化方法的梳理

ml 常见优化方法的梳理

今天主要要说一下常见的几个优化方法分别是梯度下降、随机梯度下降、牛顿法和拟牛顿法 NO1 梯度下降 从字面意思…

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ml 2018-03-08
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