發簡信
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CS224n Assignment 1
https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1174/syllabus.ht...
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矩陣分解(MF)和交替最小平方法(ALS)矩陣分解是一種常用的推薦系統，通常研究者們只有用戶-物品評分矩陣，如何從該矩陣中獲得用戶的個性偏好以及物品自身屬性為交替最小二乘法的實現目標。轉...
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Logistic 回歸
最近看到了Logistic 回歸，LR模型主要用于分類模型(不是回歸)，細心的人不難發現LR模型在線性回歸模型上加了一個sigmoid轉換。 s...
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感知機
感知機對應于輸入空間中將實例劃分為正負梁磊的分離超平面，屬于判別模型。 感知機 基礎神經網絡，其實就是多層感知機…… 感知機模型 感知器要解決的...
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樸素貝葉斯法(2) 之 惡意留言過濾
攜程筆試的時候碰到了這個題目，當時其實沒多想。貝葉斯這個路子怕也太過氣了吧... 攜程也真是... 回顧思路 計算先驗概率 計算條件概率 不同類...
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樸素貝葉斯法(1) 之 基礎概念
筆記來自《統計學習方法》第四章。 大體分析 樸素貝葉斯的優缺點 優點： 樸素貝葉斯模型發源于古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率...
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SVM(2) 之 線性可分支持向量機學習方法上一篇大概講了一下拉格朗日對偶法以及KKT條件，這一篇推導一下SVM的公式。下一篇舉個例子，差不多就結束了。 線性可分支持向量機 首先，考慮一下...
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SVM(1) 之 拉格朗日乘子法和KKT條件
其實我之前看過這個地方，但是當時感觸不深(或者說根本沒看懂,也可能是忘了)，所以重新推導一下。《西瓜書》 、《統計學習方法》 還有網上講的其實有...
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感知機
感知機（perceptron）是二分類的線性分類模型，輸入為實例的特征向量，輸出為實例的類別（取+1和-1）。感知機對應于輸入空間中將實例劃分為...