看到推薦系統(tǒng)的時候，我是很興奮的，因為我很多同學都是走這個方向的，然而，我卻對這個方向一點都不了解 。。。。。。 16.1 問題形式化 在很多企業(yè)中，推薦系統(tǒng)是一個很重要的營...
發(fā)簡信
IP屬地：江蘇
-
第十六章 推薦系統(tǒng)(Recommender Systems) -
kaggle—泰坦尼克之災1泰坦尼克之災是kaggle的一個入門案例，本文是我關(guān)于這個比賽的一些記錄 1、jupyter notebook的安裝 相比我之前使用的pycharm，jupyter note...
-
GB、GBDT、xgboost
GBDT和xgboost在競賽和工業(yè)界使用都非常頻繁，能有效的應用到分類、回歸、排序問題，雖然使用起來不難，但是要能完整的理解還是有一點麻煩的。本文嘗試一步一步梳理GB、GB...
-
《機器學習》(周志華)——第5章(神經(jīng)網(wǎng)絡)總結(jié)5.1神經(jīng)元模型 神經(jīng)網(wǎng)絡是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡中最基本的成分是神經(jīng)元模型，即“簡單單元”。 在生物神經(jīng)網(wǎng)絡中，一個神經(jīng)元“興奮”時，會向...
-
《機器學習》（周志華）——第一章總結(jié)
1.1引言 機器學習致力于研究如何通過計算的手段，利用經(jīng)驗來改善系統(tǒng)自身的性能。 計算機從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生模型的算法稱為學習算法。生活中，我們可以基于經(jīng)驗作出預判。而在計算機系統(tǒng)中...
-
吳恩達機器學習 章節(jié)2：單變量線性回歸前文 本文是對吳恩達老師的 機器學習 章節(jié)2 教學視頻 進行學習時，所記錄的學習筆記。 以下是本章主要講的內(nèi)容： 1.模型、代價函數(shù)、假設函數(shù)是什么、干什么、怎么工作的。 2...
-
各種機器學習的應用場景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型關(guān)于這個問題我今天正好看到了這個文章。講的正是各個算法的優(yōu)劣分析，很中肯。https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755正好14年的時候有人做過一...
