03 2016 档案

Libliner 中的-s 参数选择：primal 和dual
摘要：Libliner 中的-s 参数选择：primal 和dual LIBLINEAR的优化算法主要分为两大类，即求解原问题(primal problem)和对偶问题(dual problem)。求解原问题使用的是TRON的优化算法，对偶问题使用的是Coordinate Descent优化算法。总的来说 阅读全文
posted @ 2016-03-06 11:52 白婷 阅读(3615) 评论(0) 推荐(0)
GBDT（MART） 迭代决策树简介
摘要：以下对GBDT的介绍深入浅出，非常易懂 转自：http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regressi 阅读全文
posted @ 2016-03-04 17:12 白婷 阅读(311) 评论(0) 推荐(0)
coursera 公开课 文本挖掘和分析（text mining and analytics） week 1 笔记
摘要：一、课程简介： text mining and analytics 是一门在coursera上的公开课，由美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算机系教授 chengxiang zhai 讲授，公开课链接：https://class.coursera.org/textanalytics-001/wi 阅读全文
posted @ 2016-03-03 23:40 白婷 阅读(2584) 评论(0) 推荐(1)
Predicting purchase behavior from social media-www2013
摘要：1、Information publication：www2013 author:Yongzheng Zhang 2、What 用社交媒体用户特征 预测用户购买商品类别（排序问题） 3、Dataset facebook-ebay 4、How input: facebook 用户特征（demograp 阅读全文
posted @ 2016-03-02 16:13 白婷 阅读(231) 评论(0) 推荐(0)
Recommending branded products from social media -RecSys 2013-20160422
摘要：1、Information publication：RecSys 2013 author:zhengyong zhang 2、What 是对上一篇论文的拓展：利用社交媒体中用户信息 对用户购买的类别排序；再由预测出的类别，做商品品牌的推荐 3、Dataset Facebook-Eaby 4、How 阅读全文
posted @ 2016-03-02 15:21 白婷 阅读(210) 评论(0) 推荐(0)
2016年数据挖掘，机器学习可投会议
摘要：相关会议及时间 阅读全文
posted @ 2016-03-02 15:16 白婷 阅读(212) 评论(0) 推荐(0)