摘要：
待完善 0、概述 三年前的时候做一个无监督的NLP任务，即在文章中推荐与其相关的商品。当时的第一个想法是首先使用LDA算法抽取文章的主题，然后再使用相同词分布和主题分布信息，提取商品描述信息的主题；接下来计算文章主题和商品主题的相关性。训练模型的文章有400万，商品数量有20万，大部分文章推荐的商品 阅读全文
摘要：
1、参数范数乘法 1.1 L1参数正则化 1.2 L2参数正则化 2、做为约束的范数惩罚 3、正则化和欠约束问题 4、数据集噪声 5、噪声鲁棒性：向输出目标注入噪声 6、半监督学习 7、多任务学习 8、提前终止 9、参数绑定和参数共享（卷积神经网络） 10、稀疏表示 11、Bagging和其他集成方 阅读全文