随笔分类 - C 机器学习
摘要：DCAF: A Dynamic Computation Allocation Framework for Online Serving System 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.09684.pdf 来源：DLP-KDD 2020 阿里巴巴论文 摘要 现代大规模在线
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摘要：相关下载地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1LqFWMoLzaKkuahwnZNIsZg 密码: 3ybi
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摘要：第一节课大部分都是废话。第二节课的前面也都是废话。 First classifier: Nearest Neighbor Classifier 在一定时间，我记住了输入的所有的图片。在再次输入一个图片之后，我和之前的图片进行比较，然后输出分类。 近邻分类器用50000张32 32 10labels的
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摘要：渣排版预警！ 出发点 新闻用户为什么会点： 主观：用户兴趣／热点事件 客观：新闻标题（新闻入口）／新闻内容（更简单，更有趣） 标题分类： surprise，好奇，负例，数字，你，客观的描述，问题的形式 。。。。 我们这个目标就是建立问题的形式。 ABtest： question形式点击基本为15%，
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摘要：渣排版预警，纯草稿。。。 唐平中。研究方向是经济学和ai方向，机制设计和拍卖设计。 内容：广告优化的方法论，自动优化。 【内容】 Basics on mechanism design and resrve pricing Reinforcement mechanism design: 1.Reser
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摘要：实际上我只是提供一个模版而已，代码应该很容易看得懂，label是存在一个csv里面的，图片是在一个文件夹里面的 没GPU的就不用尝试了，训练一次要很久很久。。。 import libaries import pandas as pd import numpy as np from skimage i
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摘要：公司主要用这两个模型来进行广告预测。 http://geek.csdn.net/news/detail/59793 FM主要是处理在onehot之后，矩阵稀疏的问题。 在引入fm之后，能够更好的处理特征与特征之间的关系。 训练时间是线性复杂度，而且也比较容易解释。 FFM就是把FM中的vi变成了vf
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摘要：根据心情补充，语言都是Python hash，把所有的文本转化成数字 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for c in train.columns: if train[c].dtype == 'object': lbl = LabelEn
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摘要：PredictingRedHatBusinessValue 这个超级简单的比赛 随手在一个kernels上面随便改了改，交叉验证的xgboost： 感觉还是稍微有一点借鉴意义的（x 注释的部分是OneHot+线性模型的结果，非注释的就是随机森林。 线性模型跑的比随即森林的结果好很多，至于为什么，我也
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摘要：Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)， LMS(LeastMean Square 最小均方)， LSM(Least Square Methods 最小二乘法)， MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)， QP(Quadr
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摘要：其实呢，就是直接调用一个函数的事情。。。 coding=utf 8 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from matplotlib.pyplot import from sklearn.cross_validation import t
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摘要：其实就是把train.csv拿出来看了看，找了找规律，调了调参数而已。 找到如下规律： 1.男的容易死，女的容易活 2.一等舱活，三等舱死 3.老人死，小孩活 4.兄弟姐妹多者死 5.票价高的活 6.有Cabin记录的活 然后规则跑一跑，调一调参数，就把今天的提交次数用满了，然后跑到0.77了 im
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摘要：单层bp神经网络是解决线性可回归问题的。 该代码是论文：https://medium.com/technology invention and more/how to build a simple neural network in 9 lines of python code cc8f23647c
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