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2016年12月10日
应用领域04-NLP
摘要: 这个Topic内容讲NLP常见技术 1、分词/序列标注/NER 2、新词发现 左右上熵 3、词向量 4、关键词/标签等 5、语义相关性 DSSM等 5、文本分类技术 fastText/TextCNN等 6、搜索中的NLP 6.1、Query Rewrite
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posted @ 2016-12-10 22:51 _1024
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应用领域03-计算广告
摘要: 1、CTR预估相关 1.1、CTR预估 1)预估算法:LR/FM/FFM/GBDT/Wide&Deep/PNN/FNN/deepFM/ 2) 评估:AUC/uAUC/gAUC, NEC(解决auc只考察序关系,不考虑绝对值的问题) 1.2、CTR平滑方法 1)贝叶斯平滑 2)指数平滑 3)威尔逊区间
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posted @ 2016-12-10 22:49 _1024
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应用领域02-推荐系统
摘要: 1、推荐系统基础 推荐系统包含两个部分:用户集合和物品集合。推荐系统的目标就是要把物品推荐给合适的用户。 推荐系统的核心可以理解为一个打分系统,其目标是要计算出每个用户对每个物品的评分。从而给予推荐。 为了实现这一目标,推荐系统大致采用了以下技术: 1.1、基于人口统计学/规则推荐 这个主要是基于人
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posted @ 2016-12-10 22:48 _1024
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应用领域01-Learning To Rank
摘要: 这篇讲各种L2R算法。 1、Point-Wise 2、Pair-Wise Tips:为什么CTR预估中没有Pair-Wise算法 3、List-wise
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posted @ 2016-12-10 22:47 _1024
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机器学习基础09:聚类
摘要: 这里面讲一些基础聚类算法
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posted @ 2016-12-10 22:46 _1024
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机器学习基础09:知识图谱
摘要: 这是一个非常大的topic啊
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posted @ 2016-12-10 22:45 _1024
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机器学习基础09:时间序列
摘要: 时间序列
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posted @ 2016-12-10 22:45 _1024
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深度学习03-RNN
摘要: 1、原始RNN 2、LSTM+CRF 3、LSTM/GRU 4、seq2seq
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posted @ 2016-12-10 22:44 _1024
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深度学习02-CNN
摘要: 机器学习基础07:DNN
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posted @ 2016-12-10 22:43 _1024
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深度学习01-DNN
摘要: 这篇讲DNN的基础,然后准备讲一讲DNN中的常见问题。 1、MLP 2、BP 3、梯度消失/爆炸问题 4、激活函数sigmoid/tanh/ReLu 5、初始化 6、BN 7、DropOut
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posted @ 2016-12-10 22:43 _1024
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