數(shù)據(jù)不平衡問題 答案取決于數(shù)據(jù) 平衡數(shù)據(jù) 少數(shù)樣本過采樣 多數(shù)樣本欠采樣 合成少數(shù)類樣本 舍棄少數(shù)類，切換成異常檢測(cè)框架 ...
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log-linear模型
log–linear是word2vec所用模型的前身。 有以下成分: 1.輸入集合X 2.標(biāo)注集合Y,Y是可數(shù)集 3.正整數(shù)K指定模型中向量維數(shù) 4.映射f:X×Y–>R^K...
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MF與embedding
推薦系統(tǒng)常用的MF(矩陣分解)方法，旨在通過評(píng)分矩陣R有損分解得到矩陣U（代表所有用戶的feature vector）和矩陣I(代表所有item的feature vector...
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漫漫機(jī)器學(xué)習(xí)（二）——— 線性生成學(xué)習(xí)算法
之前介紹過了一系列的簡(jiǎn)單線性區(qū)別學(xué)習(xí)算法（discriminative learning algorithm）。而生成學(xué)習(xí)算法（generative learning alg...
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使用Python語(yǔ)言，及其在因特網(wǎng)信息數(shù)據(jù)獲?。ㄅ老x）和數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用。也包含python的基本使用。
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關(guān)于個(gè)性化推薦的一切
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該專題是機(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)和自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法學(xué)習(xí)記錄，用通俗的語(yǔ)言去理解算法，去樸實(shí)的文字記錄每次前行，每個(gè)算法力爭(zhēng)說清緣由，且嘗試實(shí)現(xiàn)或者使用開源庫(kù)進(jìn)行。機(jī)器學(xué)習(xí)忍者在路上……
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)專題歡迎大家投稿相關(guān)內(nèi)容。從基礎(chǔ)理論到實(shí)戰(zhàn)演練均可嘗試投稿。若有GPU計(jì)算資源需求去完成很有價(jià)值的工作也可以留言請(qǐng)求，我們會(huì)滿足你的哈！ 該專欄中的文章還會(huì)被發(fā)在：UAI人工智能公眾號(hào)。讓更多的人看到你們的優(yōu)秀作品。
