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  • 推薦系統(tǒng)一(矩陣分解)

    今天的筆記是關(guān)于推薦系統(tǒng),主要是因?yàn)榭?60秋招的JD里面說要了解推薦系統(tǒng)中的矩陣分解、LDA和受限波茲曼機(jī)(完全沒有聽說過)。矩陣分解作為推薦系統(tǒng)的經(jīng)典,第一部分當(dāng)然就是它...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)算法筆記

    這是我的第一篇筆記,主要用來歸納幾種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的思想、適用性、優(yōu)缺點(diǎn)等。主要是失業(yè)在家,需要每天給自己點(diǎn)任務(wù),接受大家監(jiān)督。 序言 一些基礎(chǔ)知識(shí)的引入,但是并沒有遞進(jìn)...

  • 數(shù)據(jù)庫多表查詢筆記

    最近投了一些簡(jiǎn)歷,看到很多數(shù)據(jù)分析的崗位都要求會(huì)基本的數(shù)據(jù)庫操作,所以趁今天天氣大好,早市上刷了五個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的題目以后,準(zhǔn)備復(fù)習(xí)一下數(shù)據(jù)庫的基本知識(shí)啦。本節(jié)主要講述的是多表查...

  • XGBoost和GBDT的區(qū)別

    一個(gè)關(guān)于Boosting集成學(xué)習(xí)方法代表XGBoot和GBDT不同點(diǎn)的小總結(jié)。 綜合來說XGBoost不但在處理速度力壓XGBoost,并且在預(yù)測(cè)精度上也占有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)。

  • 推薦算法簡(jiǎn)介

    主要內(nèi)容 ·推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介·傳統(tǒng)的推薦算法 ·非個(gè)性化推薦:熱度排行(Popularity) ·協(xié)同過濾(collaborative filtering) ·Memo...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)11章筆記

    第十一章 特征選擇和稀疏學(xué)習(xí) 11.1子集搜索與評(píng)價(jià) 1.為什么要進(jìn)行特征選擇?有兩個(gè)原因。a.在現(xiàn)實(shí)任務(wù)中經(jīng)常會(huì)遇到 維數(shù)災(zāi)難問題,這是由于屬性過多造成的,特征選擇可以大大...

  • 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法第一章筆記

    1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)三要素 1.3.2 策略 損失函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)。損失函數(shù)度量模型一次預(yù)測(cè)的好壞,風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)度量平均意義下模型預(yù)測(cè)的好壞。 監(jiān)督學(xué)習(xí)問題是在假設(shè)空間中選...

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