發(fā)簡信
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其實，能否/是否被“證實/證偽”都是一些相對的狀態(tài)與概念。很多“科學”的結論與認知存在時間上的局限性。 1、無法證實，只能證偽 Causal i...
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，本質都是在trade off甚至不少明星大佬的離婚與結婚，也是在權衡即時的付出與未來潛在的收益（笑） 模型拆分訓練 是否應該...
在各種體系設計與問題建模中，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練集上積分（例如區(qū)分產品類型進行預估值積分），是否等于訓練集上的統(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...