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2016-《Wide&Deep Learning for Recommenders Systems》論文筆記1. 背景 ??本文提出Wide&Deep模型，旨在使得訓練得到的模型能過同時獲得記憶（memorization）和泛化（generalizat...
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詞嵌入(word2vec)1. 為何不采用 one-hot 向量 假設詞典中不同詞的數量（詞典大?。?N，每個詞可以和從 0 到 N?1的連續整數一一對應。這些與詞對應...
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Machine Learning基礎：Bias（偏差）、Error（誤差）和Variance（方差）Machine Learning基礎：Bias（偏差）、Error（誤差）和Variance（方差） ??首先明確一點，Bias和Varianc...
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Logistic Regression 原理及實現1 模型介紹 1.1 sigmoid函數 ??在介紹邏輯回歸模型之前，我們先引入sigmoid函數，其數學形式是： ??對應的函數曲線如下圖所示...
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Machine Learning 基礎：最優化方法
1. 2. 使用動量Momentum(動量)的隨機梯度下降（SGD） ??1.動量方法主要是為了解決Hessian矩陣病態條件問題（直觀上講就是...
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Machine Learning基礎：正則化項（Regularization）
1 正則化（Regularization） ??奧卡姆剃刀定律。 ??機器學習中幾乎都可以看到損失函數后面會添加一個額外項，常用的額外項一般有兩...
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Machine Learning基礎：欠擬合和過擬合1 欠擬合 欠擬合是指模型擬合程度不高，數據距離擬合曲線較遠，或指數據沒有很好地捕捉到數據特征，不能夠很好地擬合數據。 如果模型在訓練集中表現較...
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協同過濾（Collaborative Filtering）學習筆記1. 以用戶為基礎（User-based）的協同過濾 ??基于用戶的協同過濾算法是通過用戶的歷史行為數據發現用戶對商品或內容的喜歡(如商品購買，...
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Scala學習筆記
1 Scala入門 scala Hello World Scala變量 Scala變量 Scala字符串 Scala數組 scala List ...