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問題1：Memorization can't generalize？ 由wide&deep文中定義：Memorization can be lo...

大部分的拆分與組合，本質(zhì)都是在trade off甚至不少明星大佬的離婚與結(jié)婚，也是在權(quán)衡即時的付出與未來潛在的收益（笑） 模型拆分訓(xùn)練 是否應(yīng)該...

在各種體系設(shè)計與問題建模中，線性系統(tǒng)往往能幫助我們做很多簡化，使得很多問題的求解上變得更容易，并且有更好的解析解，更優(yōu)的bound，更好的收斂理...

Variance估計的難處 再次回顧一下Bengio 對當(dāng)代DNN的理解：Machine learning is essentially a f...

由于在廣告，推薦，營銷，甚至很多更特定的業(yè)務(wù)場景中，整個鏈路囿于資源局限性，通常在一定工程與算法的限制下，被拆分成了多個模塊。一個typical...

1、充分擬合的模型，分某特征取值維度在訓(xùn)練集上積分（例如區(qū)分產(chǎn)品類型進行預(yù)估值積分），是否等于訓(xùn)練集上的統(tǒng)計值。 A：不是，需要具體分析。 a、...

在推薦場景下，模型auc大于0.5，其排序能力一定高于隨機嗎？模型離線評估auc大于0.5，上線后發(fā)現(xiàn)與隨機推薦沒差別？排序的商品結(jié)果與用戶沒有...

Entropy 信息量：值域發(fā)生概率越小，信息量越大。不確定性越高，信息量越大。 信息熵：值域,更確切為：，為類別數(shù)量：Skewed Proba...

必需做Causal Inference的根源在于：The “fundamental problem of causal inference” (...

何謂好的 Infrastructure 好的infra意味著：“無論在這些點上用多么山寨雷人的方法去做，只要tech driver的解釋能力足夠...