打錯(cuò)了，謝謝提醒
模型融合LR+GBDT(特征自動組合進(jìn)行二分類)LR+GBDT 在推薦問題中，我們一般都預(yù)測用戶是否做某事，是一個(gè)二分類問題。 對于二分類問題一般我們使用的是邏輯回歸。邏輯回歸是廣義的線性模型，增加sigma函數(shù)使其輸出值...
IP屬地：四川
-
-
評論較多，簡書回復(fù)也不太方便，如有問題麻煩關(guān)注下面的公眾號，加入我的微信群一起討論。公眾號ID：小小挖掘機(jī)
-
高能宇宙線背景噪聲過濾挑戰(zhàn)賽--冠軍方案先掛上比賽鏈接https://www.turingtopia.com/competitionnew/detail/e771814b400a4db383183ae48f2c04...
-
計(jì)算機(jī)視覺<br>白羊/愛藍(lán)胖/ESFJ<br>努力活得自己 /自律<br>糾正、交流等請簡信<br>隨緣更新
-
股票預(yù)測者模型stockerstocker是基于google時(shí)間序列預(yù)測模型 - 預(yù)測者實(shí)現(xiàn)的股票預(yù)測。 因?yàn)轫?xiàng)目要求股票分析，所以使用了該庫，對該庫進(jìn)行簡短總結(jié)。預(yù)測者模型的論文地址https://p...
-
推薦系統(tǒng)中矩陣分解算法-funkSVD和ALS矩陣分解funkSVD:該矩陣分解不像是線代中的，他屬于偽分解。其主要思想是，用兩個(gè)m＊k和k＊n的矩陣代替m＊n的矩陣。 因?yàn)樵谕扑]系統(tǒng)中，矩陣十分稀疏，分解后的矩陣一般是...
-
模型融合LR+GBDT(特征自動組合進(jìn)行二分類)LR+GBDT 在推薦問題中，我們一般都預(yù)測用戶是否做某事，是一個(gè)二分類問題。 對于二分類問題一般我們使用的是邏輯回歸。邏輯回歸是廣義的線性模型，增加sigma函數(shù)使其輸出值...
-
模型融合stacking
kaggle比賽利器stacking 模型疊加 我們以二層疊加為例子理解它 我們有模型model1(可以是GBDT.xgboots等等) 有訓(xùn)練集500，驗(yàn)證集200 首先我...
-
@hongmingove 你可以看看bliomfilter的相關(guān)資料
大數(shù)據(jù)算法之BitMap
大數(shù)據(jù)算法：在給定的資源約束下，以大數(shù)據(jù)為輸入，在給定時(shí)間約束內(nèi)可以計(jì)算出給定問題加過的算法 所謂的大數(shù)據(jù)算法，個(gè)人理解是在超大數(shù)據(jù)的情況下，進(jìn)行的一種犧牲精準(zhǔn)而得到時(shí)間空間...
-
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不同類型的卷積方式介紹
之前在文章《<模型匯總_1>牛逼的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN》詳細(xì)介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，以及常見的基本模型，如LeNet，VGGNet，AlexNet，ReseNet，I...
-
半監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí) 當(dāng)我們的訓(xùn)練集標(biāo)簽缺失，也就是有訓(xùn)練集X1=[(x.y)....]，X2=[(x)...]。前者數(shù)據(jù)有標(biāo)簽，后者數(shù)據(jù)無標(biāo)簽。我們訓(xùn)練一個(gè)模型時(shí)，如果只使用前者對后...
-
RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 時(shí)間序列在深度學(xué)習(xí)的解決方案就是RNN了，RNN又叫循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 它可以表示為該圖。 又一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸形成，但是有先后順序。 對參數(shù)進(jìn)行說明 s隱藏層輸出 x是該...
-
Bandit 推薦系統(tǒng)間探索與利益的均衡Bandit算法 該算法是為了解決MAB問題(多臂賭博機(jī)問題) 問題原形是，面對多個(gè)一樣的老虎機(jī)，每個(gè)老虎機(jī)吐錢幾率不一樣。要怎么樣選擇才能達(dá)到利益最大化。 這里會有一個(gè)EE...
-
BPR 貝葉斯個(gè)性化排序BPR 貝葉斯個(gè)性化排序 相對于其他矩陣分解，不管是顯式分解還是隱式分解，他們最后的得分都將經(jīng)過排序后選擇出要推薦的前n個(gè)。與其用均方根的損失函數(shù)去逼近原矩陣并選擇評分最高分...
-
LDA 文本主題分類LDA模型其實(shí)是對PLAS模型的一種貝葉斯學(xué)派改進(jìn)(貝葉斯學(xué)派認(rèn)為樣本是不變的，而參數(shù)是服從某一種分布的)。所以有了一種丟骰子的模型，第一種骰子是doc_topic，第二種是...
-
你好，我想請教一下 ，上面的loss函數(shù)與我們平時(shí)邏輯回歸用的交叉熵loss不太相同.但是在FFM模型中的損失函數(shù)也是它。搞到十分疑惑。
Logistic Regression與Logistic Loss簡介
Logistic Regression 在線性回歸中，我們尋找的連續(xù)型隨機(jī)變量和的函數(shù)關(guān)系式為：，其中為待估參數(shù)（包含截距項(xiàng)，即，），為隨機(jī)誤差。那么，如果是離散型隨機(jī)變量，...
