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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/7128398.html 用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。 下面将从几个方面来说一下，什么 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/7545568.html 在电商领域里，搜索是一种最直接的用户消费的场景。每个用户进入一个app，都有自己的一些意图，比如想买鞋子、想买衣服，而且对一些品牌以及颜色风格都有一定的要求。因此搜索对于商品的触达是非常重要的。 我这里 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/8398001.html 从事推荐系统已经快一年了，遇到过很多的茫然不知所措，也踩过不少坑，索性把所有推荐的资料都汇总一下，希望给新人以指引，或者给老司机作为归纳总结 如果电子书链接失效，可以私信我 算法基础 博客整理 业界参考 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/8418894.html 极大似然估计是概率论中一个很常用的估计方法，在机器学习中的逻辑回归中就是基于它计算的损失函数，因此还是很有必要复习一下它的相关概念的。 背景 先来看看几个小例子： 猎人师傅和徒弟一同去打猎，遇到一只兔子 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9280811.html 机器学习目前已经应用在很多领域，比如网页搜索、垃圾邮件过滤、点击率预测、生物信息、无人驾驶、无人机、手写体识别、自然语言处理、计算机视觉。 更多内容参考 机器学习&深度学习 什么是机器学习 1 机器学习 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9312028.html 更多内容参考 机器学习&深度学习 矩阵的表示 矩阵的索引 向量的表示 矩阵的加法 矩阵与实数的乘法 矩阵的表达式 矩阵与向量的乘法 矩阵与矩阵的乘法 矩阵特性——不满足交换律 矩阵特性——满足结合律 单 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9321045.html 本篇主要讲的是多变量的线性回归，从表达式的构建到矩阵的表示方法，再到损失函数和梯度下降求解方法，再到特征的缩放标准化，梯度下降的自动收敛和学习率调整，特征的常用构造方法、多维融合、高次项、平方根，最后基 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9332529.html 本章主要讲解了逻辑回归相关的问题，比如什么是分类？逻辑回归如何定义损失函数？逻辑回归如何求最优解？如何理解决策边界？如何解决多分类的问题？ 更多内容参考 机器学习&深度学习 有的时候我们遇到的问题并不是 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9338467.html 本章讲述了机器学习中如何解决过拟合问题——正则化。讲述了正则化的作用以及在线性回归和逻辑回归是怎么参与到梯度优化中的。 更多内容参考 机器学习&深度学习 在训练过程中，在训练集中有时效果比较差，我们叫做 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9344621.html 本章讲述了神经网络的起源与神经元模型，并且描述了前馈型神经网络的构造。 更多内容参考 机器学习&深度学习 在传统的线性回归或者逻辑回归中，如果特征很多，想要手动组合很多有效的特征是不现实的；而且处理这么 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9350271.html 本篇讲述了神经网络的误差反向传播以及训练一个神经网络模型的流程 更多内容参考 机器学习&深度学习 神经网络可以理解为两个过程：信号的正向传播和误差的反向传播。在正向的传播过程中，计算方法为Sj=wijx 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9417633.html 本章讲了梯度下降的几种方式：batch梯度下降、mini-batch梯度下降、随机梯度下降。也讲解了如何利用mapreduce或者多cpu的思想加速模型的训练。 更多内容参考 机器学习&深度学习 有的时 阅读全文
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http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9398242.html 本篇介绍了异常点检测相关的知识 更多内容参考 机器学习&深度学习 我感觉这篇整理的很好很用心，可以详细参考： https://blog.csdn.net/Snail_Moved_Slowly/artic 阅读全文