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2017年10月16日
数学基础01-最优化(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)
摘要: 1、最优化问题分类 按照约束条件分,可以分为:无约束优化问题、有不等式优化问题、有不等式优化问题。 按照是否线性,可以分为线性优化问题(目标函数和约束均线性)、非线性优化问题(目标函数和约束中任意部分非线性)。 按是否凸,可以分为凸优化问题、非凸优化问题。 对于有约束优化问题,常见的做法是转换到无约
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posted @ 2017-10-16 22:08 _1024
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基础模型10-word2vec
摘要: 1、word2vec 1.1、Skip-Gram/Cbow 1.2、HS/NE 2、文本中的paramGraph2Vec 3、电商中的user2vec/item2Vec 4、网络中的Node2vec 5、Glove
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posted @ 2017-10-16 21:53 _1024
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基础模型09-pLSA+LDA
摘要: 这个不用多说啦。大家都懂的。模型求解非常有意思。
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posted @ 2017-10-16 21:52 _1024
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ML基础06-数据不平衡问题
摘要: 0、什么是数据不平衡问题 在机器学习的分类问题中,不同类别的样本数据量存在差异。在某些场景,比如网页点击率预估(网页点击率低),购物推荐(浏览产生的购买少),信用卡欺诈,网络攻击识别等,这种差异可能会较大。传统的学习算法,对不同类别的数据一视同仁地处理,会产生在多数类样本效果较好,但是在少数类样本上
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posted @ 2017-10-16 21:35 _1024
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ML 100问
摘要: 准备整理自己关于ML的思考和理解,长期迭代,整理出100个自己认为的重要问题来。 180823:ABTest为什么使用Z检验?不用卡方检验? http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/t-test-and-chi-square-test/这篇文章
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posted @ 2017-10-16 17:10 _1024
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