最近幾天在寫日記方面有些倦怠了，如果沒有記錄，甚至想不起前幾天究竟做了什么。因此，我決定往后無論是否完成工作，都要堅(jiān)持記錄。創(chuàng)業(yè)不是短跑，而是一場(chǎng)馬拉松。一時(shí)的激情終究比不過...
IP屬地：湖南
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外貿(mào)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)—day4
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外貿(mào)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)—day3
今天繼續(xù)進(jìn)行國際站運(yùn)營(yíng)方面的學(xué)習(xí)，同時(shí)上新了2個(gè)新鏈接。下一步準(zhǔn)備訂購相應(yīng)規(guī)格的紙箱，定制一些可以展示的樣品。 世界本無完美精英，不過是個(gè)草臺(tái)班子。別人能做的事，你也能；別怕...
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外貿(mào)人創(chuàng)業(yè)日記—day2
今天是正式開展阿里國際站運(yùn)營(yíng)的首日，已完成1款產(chǎn)品的重新上架并同步創(chuàng)建了2條產(chǎn)品鏈接。 通過初步市場(chǎng)分析，我對(duì)該產(chǎn)品的市場(chǎng)潛力有了更清晰的認(rèn)知，對(duì)后續(xù)運(yùn)營(yíng)工作也更有信心。 本...
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外貿(mào)人創(chuàng)業(yè)日記—day1
人生如棋，普通人一生僅有三步關(guān)鍵落子——初入社會(huì)的擇業(yè)、而立之年的深造，以及孤注一擲的創(chuàng)業(yè)。我見過太多平凡人，憑借一次創(chuàng)業(yè)的勇氣，讓整個(gè)家庭迎來命運(yùn)的轉(zhuǎn)折。 安穩(wěn)如溫水，能撫...
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西瓜書精讀(二)-線性模型
線性模型是通過訓(xùn)練學(xué)到一個(gè)線性組合的來進(jìn)行預(yù)測(cè)的函數(shù)。線性回歸的性能評(píng)估指標(biāo)是均方誤差，基于均方誤差最小化來進(jìn)行模型求解的方法叫做最小二乘法，而這個(gè)求解w、b的過程稱為最小二...
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西瓜書精讀(一)-模型的評(píng)估與選擇過擬合和欠擬合。欠擬合：模型學(xué)習(xí)能力不夠。解決方法：決策樹擴(kuò)展分支、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增加訓(xùn)練輪數(shù)。過擬合：模型學(xué)習(xí)過了，學(xué)到了噪聲。過擬合無法避免，只能緩解。解決方法：EarlySt...
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DIN原理和代碼實(shí)現(xiàn)注意力機(jī)制 DIN模型的創(chuàng)新點(diǎn)在于增加了注意力機(jī)制，用于生成用戶的embedding向量。具體公式如下 其中，是用戶的embedding向量，是候選商品的Embedding向...
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NFM原理和代碼實(shí)現(xiàn)原理 FM只能進(jìn)行二階特征交叉，是否可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更強(qiáng)的特征組合能力來改進(jìn)FM模型呢？2017年新加坡國立大學(xué)基于此提出了NFM模型。NFM主要思路是采用一個(gè)表達(dá)能力更...
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DeepFM原理和代碼實(shí)現(xiàn)FM算法 因子分解機(jī)模型（Factorization Machine, FM）是一種基于矩陣分解的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它廣泛應(yīng)用于廣告和推薦領(lǐng)域，主要解決數(shù)據(jù)稀疏的情況下如何進(jìn)行特...
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Wide&Deep論文和代碼實(shí)現(xiàn)
簡(jiǎn)介 傳統(tǒng)上，我們采用大量特征工程的LR模型來應(yīng)對(duì)大規(guī)模稀疏數(shù)據(jù)的分類和回歸任務(wù)。在本論文里，將寬度模型與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，結(jié)合了記憶與泛化能力。深寬模型要比單獨(dú)的深...
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DeepCrossing原理和代碼實(shí)現(xiàn)
微軟于2016年提出了DeepCrossing模型。DeepCrossing完整解決了特征工程、稀疏特征稠密化、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化目標(biāo)等應(yīng)用問題，為以后的深度推薦系統(tǒng)打下了良好...
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【從零開始學(xué)推薦】特征工程
制作特征和標(biāo)簽， 轉(zhuǎn)成監(jiān)督學(xué)習(xí)問題[https://tianchi.aliyun.com/mas-notebook/preview/130010/8xc9ksmfQsTFk0...
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讀《不等長(zhǎng)時(shí)間序列滑窗STS距離聚類算法》論文
WHY 傳統(tǒng)時(shí)間序列聚類的缺點(diǎn)： 1）時(shí)間序列聚類的研究一般采用等長(zhǎng)劃分，會(huì)丟失重要特征點(diǎn)，對(duì)聚類結(jié)果有負(fù)面影響。 2）采用時(shí)間序列測(cè)量值不能準(zhǔn)確度量相似度。 如下埃博拉出血...
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種一顆樹最好的時(shí)間是十年前，其次是現(xiàn)在
2020-12-02“種一顆樹最好的時(shí)間是十年前，其次是現(xiàn)在?！?8年，我從一家傳統(tǒng)咨詢企業(yè)的IT部門離職，以一個(gè)php后臺(tái)開發(fā)的身份決定投身剛剛興起的人工智能領(lǐng)域。20年，...
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【從零開始學(xué)推薦】MBA原理及實(shí)戰(zhàn)
1. 什么是MAB問題 A. 一個(gè)賭徒，進(jìn)入賭場(chǎng)，在他面前的老虎機(jī)有多個(gè)桿，每個(gè)桿吐錢的概率都不一樣。他應(yīng)該拉哪幾個(gè)桿才能獲得最大收益呢？這就是多臂賭博機(jī)問題（Mul...
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【從零開始學(xué)推薦】新聞推薦數(shù)據(jù)分析
課題理解[http://localhost:8889/notebooks/Desktop/code/algpro/rcpro/eva/example/news/EDA.ipy...
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【從零開始學(xué)推薦】基于物品的協(xié)同過濾
基于協(xié)同過濾算法進(jìn)行文章推薦。 基于物品的協(xié)同過濾+熱門補(bǔ)足進(jìn)行topK推薦。 基于物品的協(xié)同過濾（時(shí)間衰減）+熱門補(bǔ)足進(jìn)行topK推薦。 基于物品的協(xié)同過濾（時(shí)間衰減）+e...
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【從零開始學(xué)算法】邏輯回歸原理及公式推導(dǎo)
問：如何從假設(shè)、損失函數(shù)、梯度來推導(dǎo)線性回歸和邏輯回歸？ 線性回歸推導(dǎo) 1. 假設(shè)（使用最大似然估計(jì)解釋最小二乘）? 假設(shè)誤差是獨(dú)立同分布的，服從均值為0，方差為 的高斯分布...