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  • 2021-07-15-對話模型整理

    2021AAAI_DialogXL: All-in-One XLNet for Multi-Party Conversation Emotion...

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    用Spark簡單實(shí)現(xiàn)阿里Swing,效果比itemCF優(yōu)化后的模型好很多

    Swing公式 思路 Swing模型構(gòu)建流程 思路舉例 代碼直接掉用fitOnline就好,按照PvEntity給出的數(shù)據(jù)格式構(gòu)造數(shù)據(jù),para...

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    最大似然估計(jì)和最大后驗(yàn)估計(jì)

    問題: 頻率學(xué)派和貝葉斯學(xué)派的區(qū)別? MLE - 最大似然估計(jì) 例如仍硬幣:拋n次,k次為正面,則事件發(fā)生的概率為k/n缺點(diǎn):當(dāng)數(shù)據(jù)樣本很少時(shí)候...

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    spark streamming

    問題 為什么需要streamming,不用行不行? streamming運(yùn)行機(jī)制? 1.從Kafka拉數(shù)據(jù)方式:1)利用Receiver接收數(shù)據(jù)...

  • spark的執(zhí)行

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  • 非負(fù)矩陣分解(NMF,Non-negative matrix factorization)

    NMF意圖是什么? 大數(shù)據(jù)壓縮,少空間對矩陣進(jìn)行分解,其他矩陣分解存在負(fù)值,負(fù)值沒有意義。 NMF條件是什么? 矩陣A=WH,A矩陣非負(fù) NMF...

  • 負(fù)樣本為王:評Facebook的向量化召回算法

    文章亮點(diǎn): 1.提出“曝光未點(diǎn)擊”在召回場景中的雞肋作用2.提出篩選負(fù)樣本的方案(主要是篩選hard負(fù)樣本的三種方案)3.將hard負(fù)樣本訓(xùn)練模...

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    推薦SVD

    為什么要矩陣分解? 因?yàn)閡ser-item矩陣稀疏,需要將user和item映射到同一低維空間進(jìn)行比較 為什么矩陣分解說得通? 1)將user和...

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