发简信
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CS224n Assignment 1
https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1174/syllabus.ht...
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矩阵分解(MF)和交替最小平方法(ALS)矩阵分解是一种常用的推荐系统，通常研究者们只有用户-物品评分矩阵，如何从该矩阵中获得用户的个性偏好以及物品自身属性为交替最小二乘法的实现目标。转...
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Logistic 回归
最近看到了Logistic 回归，LR模型主要用于分类模型(不是回归)，细心的人不难发现LR模型在线性回归模型上加了一个sigmoid转换。 s...
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感知机
感知机对应于输入空间中将实例划分为正负梁磊的分离超平面，属于判别模型。 感知机 基础神经网络，其实就是多层感知机…… 感知机模型 感知器要解决的...
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朴素贝叶斯法(2) 之 恶意留言过滤
携程笔试的时候碰到了这个题目，当时其实没多想。贝叶斯这个路子怕也太过气了吧... 携程也真是... 回顾思路 计算先验概率 计算条件概率 不同类...
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朴素贝叶斯法(1) 之 基础概念
笔记来自《统计学习方法》第四章。 大体分析 朴素贝叶斯的优缺点 优点： 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率...
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SVM(2) 之 线性可分支持向量机学习方法上一篇大概讲了一下拉格朗日对偶法以及KKT条件，这一篇推导一下SVM的公式。下一篇举个例子，差不多就结束了。 线性可分支持向量机 首先，考虑一下...
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SVM(1) 之 拉格朗日乘子法和KKT条件
其实我之前看过这个地方，但是当时感触不深(或者说根本没看懂,也可能是忘了)，所以重新推导一下。《西瓜书》 、《统计学习方法》 还有网上讲的其实有...
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感知机
感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机对应于输入空间中将实例划分为...