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西瓜书精读(二)-线性模型
线性模型是通过训练学到一个线性组合的来进行预测的函数。线性回归的性能评估指标是均方误差，基于均方误差最小化来进行模型求解的方法叫做最小二乘法，而...
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西瓜书精读(一)-模型的评估与选择过拟合和欠拟合。欠拟合：模型学习能力不够。解决方法：决策树扩展分支、神经网络增加训练轮数。过拟合：模型学习过了，学到了噪声。过拟合无法避免，只能...
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DIN原理和代码实现注意力机制 DIN模型的创新点在于增加了注意力机制，用于生成用户的embedding向量。具体公式如下 其中，是用户的embedding向量，是...
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NFM原理和代码实现原理 FM只能进行二阶特征交叉，是否可以利用深度神经网络更强的特征组合能力来改进FM模型呢？2017年新加坡国立大学基于此提出了NFM模型。NF...
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DeepFM原理和代码实现FM算法 因子分解机模型（Factorization Machine, FM）是一种基于矩阵分解的机器学习算法，它广泛应用于广告和推荐领域，主要...
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Wide&Deep论文和代码实现
简介 传统上，我们采用大量特征工程的LR模型来应对大规模稀疏数据的分类和回归任务。在本论文里，将宽度模型与深度神经网络进行联合训练，结合了记忆与...
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DeepCrossing原理和代码实现
微软于2016年提出了DeepCrossing模型。DeepCrossing完整解决了特征工程、稀疏特征稠密化、多层神经网络优化目标等应用问题，...
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【从零开始学推荐】排序算法
更新中...
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【从零开始学推荐】特征工程
制作特征和标签， 转成监督学习问题[https://tianchi.aliyun.com/mas-notebook/preview/130010...