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标签: 算法 共 641 个结果.
一文读懂XGBoost背后的数学原理(原理讲解篇)
XGBoost自2014推出以来,一直被誉为机器学习黑客马拉松(MLHackathon)和竞赛的圣杯。从预测广告点击率到对高能物理事件进行分类,XGBoost在性能和速度方面证明了自己的实力。在任何M...
star2017
1年前
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IBM开放源码Python工具包,用于检测和消除偏倚(30个度量,9个算法)
概述IBM已经开发了一套工具包来处理数据集和算法中的偏倚。该工具包包含30个公平性度量和9个最新的算法。Python代码和详细文档以及详细的安装说明可在GITHUB上获得。介绍偏倚是机器学习模型中的一...
star2017
1年前
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最大子序列和问题之算法优化
算法一:穷举式地尝试所有的可能intmaxSubsequenceSum(constinta[],intn){inti,j,k;intthisSum,maxSum=0;for(i=0;i
star2017
1年前
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机器学习算法中常用的那些数据指标!
考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类,即为真正类(Truepositive),如果...
star2017
1年前
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图解机器学习的常见算法
每当提到机器学习,大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕,觉得无从下手。确实,机器学习的各种套路确实不少,但是如果掌握了正确的路径和方法,其实还是有迹可循的,这里讲述了如何选择机器学习的各种方法。提...
star2017
1年前
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机器学习与数据科学决策树指南
还在为如何抉择而感到纠结吗?快采用决策树(Decision Tree)算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型,具有高度可解释的同时,在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚,而不像一些机器学习方法是个黑匣子,这是因为决策树通过训练学到的“知 ....
star2017
1年前
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记录:tf.saved_model 模块的简单使用(TensorFlow 模型存储与恢复)
原文地址:[[链接]] ([链接]) [2018-11-30 16:15] 虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世,但是有一些模块的内容却是不大变化的。其中就有 tf.saved_model 模块,主要用于模型的存储和恢复。为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容,在此做点 ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (六)--PNN 模型理论和实践
原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-04-29 1、原理 PNN,全称为 Product-based Neural Network,认为在 embedding 输入到 MLP 之后学习的交叉特征表达并不充分,提出了一种 product layer 的思想, ....
star2017
1年前
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一点做用户画像的人生经验:ID 强打通
本文转载自: https://www.cnblogs.com/en-heng 1.背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有 ID,且每条业务线有各自定义的 UID 用来标识用户,从而造成了用户 ID 的零碎化。因此,为了做用户标签的整合,用户 ID 之间的强打 ....
star2017
1年前
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AutoML 在推荐系统中的应用
今天,推荐系统的模型和应用已经相当成熟,然而部署一套全新的推荐系统,甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然是非常耗时耗力的事情。 这是由于不同数据源的分布不尽相同,要达到满意的建模效果,每个建模的环节,包括数据处理、特征工程、模型的选择和超参数选择等都需要随之变动和优化。 以往这些工作都是建模 ....
star2017
1年前
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58 精准推送实践
转载自 58 架构师 公众号 时间: 2019-12-15 引言 在大数据和算法的时代到来后,内容分发已经不仅仅是简单的渠道随意推送,而是精准地识别用户爱好、精准地为用户推荐他所喜爱看的内容,然后将“精准”变得越来越专业,进而牢牢地抓住用户。 在产品运营的概念中,常见的精准推送给划分为以下两种: 1 ....
star2017
1年前
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我在机器学习踩过的坑,现在告诉你怎么跳过去
大家好,我是为人造的智能操碎了心的智能禅师。 最近很多读者问本禅师: 转行机器学习需要注意哪些事情呢? 我想学习机器学习,需要学习哪些知识呢? 机器学习如何避免走弯路呢? 本禅师表示非常理解大家的需求。 人工智能(其实本禅师认为目前看来翻译成人造智能可能更直白一点)毫无疑问,已经是科技趋势,却又是门 ....
star2017
1年前
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机器学习论文笔记—如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构
作者: 陈 扬 编辑:赵一帆 简 介 分层表示高效的架构搜索(HIERARCHICAL REPRESENTATIONS FOR EFFICIENT ARCHITECTURE SEARCH)这篇文章讲的是如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构。用一个简单但功能强大的演化算法。 这个方法可以发现具有 ....
star2017
1年前
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一些 NLP 的面试问题
作者:Pratik Bhavsar 编译:ronghuaiyang [图片] 导读: 在 NLP 的面试中提问频率非常高的问题。 练习 NLP 是一回事,破解面试是另一回事。对 NLP 人员的面试与一般的数据科学非常不同。在短短几年内,由于迁移学习和新的语言模型,这些问题已经完全改变了。我个人经历过 ....
star2017
1年前
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用机器学习怎样鉴别不可描述的网站
[图片] 前两天教师节,人工智能头条的某个精神股东粉群里,大家纷纷向当年为我们启蒙、给我们带来快乐的老师们表达感激之情。 很多人表示,他们的硬盘里,至今还保留着当时她们上课时候的视频。有一些现在网站上已经很难找到了,于是大家又纷纷开始互相交流跟随这些老师学习实践的心得体会。 [图片] 禅师最喜欢的教 ....
star2017
1年前
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风控特征—时间滑窗统计特征体系
原文作者:求是汪在路上(知乎 ID) 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/85440355/ 风控业务背景 俗话说,路遥知马力,日久见人心。在风控中也是如此,我们常从时间维度提取借款人在不同时间点的特征,以此来判断借款人的风险。在实践中,这类特征通常会占到 80% 以 ....
star2017
1年前
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贝壳找房 | 端到端模型在贝壳经纪人流失预警场景的实践
杨航@贝壳找房 近年来,深度学习算法在各领域大放异彩,各种端到端模型也日趋成熟。特别是在推荐算法领域,端到端模型几乎成了标配。端到端模型可以将特征工程融入到模型中,由模型自动化提取有效特征;也可以将各类网络结构融合到一起进行训练,根据数据特点进行深度拟合。本文探讨在贝壳经纪人流失预警场景下,如何将端 ....
star2017
1年前
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实时翻译的发动机:矢量语义(斯坦福大学课程解读)
转载自公众号: 人工智能头条 大家好,我是为人造的智能操碎了心的智能禅师。 GraphDB 最近刚刚升级到 8.7 版本,此次特别更新了矢量语义包,直接以插件形式整合到程序中。 矢量语义在 NLP 领域,有着非常重要的意义,它用矢量的方式,加快了计算机学习新词汇的速度。让机器翻译、实时翻译、聊天机器 ....
star2017
1年前
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骚操作!电影接吻镜头次数的算法实现
嘿嘿我们今晚有个直播,不收费不用转发或关注公众号之类小广告多有打扰啦。 一部没看过的电影,如何确定是爱情片还是动作片?接吻次数和打斗次数,可以反映电影调性。我们可以使用 kNN 来解决这个问题。啥是 kNN?具体如何实现? 今晚 19:30 分 性感大佬,在线直播 **直播主题:**K-近邻算法实现 ....
star2017
1年前
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今日头条算法原理(全文)
本文主要分享了今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。 今天,算法分发已经是信息平台、搜索引擎、浏览器、社交软件等几乎所有软件的标配,但同时,算法也开始面临质疑、挑战和误解。今日头条的推荐算法,从 2012 年 9 月第一版开发运行至今,已经经过四次大的调整和修改。 今 ....
star2017
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