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模型压缩总览深度学习使得很多计算机视觉任务的性能达到了一个前所未有的高度。不过，复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因...
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推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践：https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00 1、FFM理论 在C...
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Learning to Rank学习笔记3：The Listwise Approach
Listwise是对query下的整个文档集合进行排序。Listwise的算法大致可以分为两种，一种是直接想办法去优化NDCG、MAP这些评价指标，另一种是去自定义优化损失函...
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特征选择之Chi卡方检验
卡方检验最基本的思想就是通过观察实际值与理论值的偏差来确定理论的正确与否。具体做的时候常常先假设两个变量确实是独立的（行话就叫做“原假设”），然后观察实际值（也可以叫做观察值...
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白话“卡方检验”白话“卡方检验” 什么是“卡方检验”？ 卡方检验是假设检验的一种，用于分析两个类别变量的相关关系，是一种非参数假设检验，得出的结论无非就是“两个变量相关”或者“两个变量”不相...
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特征提升之特征抽取----DictVectorizer
原文 说明：DictVectorizer的处理对象是符号化(非数字化)的但是具有一定结构的特征数据，如字典等，将符号转成数字0/1表示 我们不难发现，DictVectoriz...
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lightGBM从参数调优到背景理论时隔两年，再次复盘之前写的lightgbm的这篇文章，发现当时主要是为了实践使用，并没有写很多的理论背景，这次在文章的前面部分，添加理论部分，后面依旧是简单的使用和参数的含义...
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lightgbm调参的关键参数
提高准确率： learning_rate:学习率.默认值：0.1调参策略：最开始可以设置得大一些，如0.1。调整完其他参数之后最后再将此参数调小。取值范围:0.01~0.3....
