随笔分类 -  数据挖掘

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MLE MAP EM等
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posted @ 2018-03-12 01:55 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
最优化问题 - 怎么逃离鞍点
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一些机器学习零碎的知识点 - negative sample, cross-entropy，LDA，sigmoid,Approximation and Estimation Error
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posted @ 2018-03-11 10:14 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
接前一篇 - 为什么LR要用sigmoid
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Logistic Regression 的前世今生 - 最大熵模型的关系，梯度下降的正负号，加了正则的梯度下降
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posted @ 2018-03-11 00:53 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
这篇关于attention模型的文章讲的非常好
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posted @ 2018-03-10 11:47 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
这一篇LR的推导写的很好，值得细看
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posted @ 2018-03-09 22:46 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
对于wide-deep model，觉得还是很有意思的，通过下面几篇文章加强一下
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posted @ 2018-03-09 17:59 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
学一下Yoshua的这个PPT，很不错的 - 多维灾难，深度的好处，最后还有几个问题可以好好思考
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posted @ 2018-03-09 01:01 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
xgboost + LR 代码备份 - ctr-predict，包括单xgboost
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把wide-deep模型迁移到广告数据上的效果
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posted @ 2018-03-08 16:48 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow 一些新的特性 数据集和估算器
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posted @ 2018-03-08 13:04 blcblc 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
关于树状结构是否需要one-hot的讨论，OnehotEncoder 与 LabelEncoder
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posted @ 2018-03-08 11:43 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【tensorflow】最近一段时间好好学学这个-google的视频教程
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posted @ 2018-03-07 19:13 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【DNN】非常好的一篇文章，讲了google最新的两个模型，wide-deep，deep-cross - 还有这个人的系列博客
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posted @ 2018-03-07 15:48 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
检索模型复习 - BM25，BIM, 向量空间模型，TFIDF
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posted @ 2018-03-07 12:41 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Google出品的推荐系统论文 - wide and deep, youtube - 实验源码
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posted @ 2018-03-06 16:56 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
注意力模型 - 科普
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posted @ 2018-03-06 15:43 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
随机采样方法整理与讲解（MCMC、Gibbs Sampling等）
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posted @ 2018-03-06 15:17 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
结合这个学习注意力模型 - 看图识文写标题
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posted @ 2018-03-06 13:51 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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