原创 【轉載】Linux下程序的Profile工具

原文地址:http://blog.chinaunix.net/uid-9162199-id-108541.html 我們在寫程序,特別是嵌入式程序的時候,通常需要對程序的性能進行分析,以便程序能夠更快更好地運行,達到實時(real-ti

原创 【轉載】語義分析的一些方法

貌似是騰訊廣點通部門的人寫的,挺不錯的。 原文地址:http://dataunion.org/10748.html http://dataunion.org/10760.html http://dataunion.org/10781.ht

原创 【讀書筆記】《推薦系統(recommender systems An introduction)》第七章 評估推薦系統

基本思想:將數據分爲訓練集合和測試集合,用訓練集合的數據訓練模型,用測試集合的數據測試模型。訓練集和測試集的劃分,可以是按照時間的維度,也可以按照人羣的維度。 存在風險:對於某些方法可能有偏向性。 用歷史數據進行評價 按照時間維度將數

原创 【LDA】修正 GibbsLDA++-0.2 中的兩個內存問題

週末這兩天在家用LDA做個小實驗。在LDA的衆多實現的工具包中,GibbsLDA 是應用最廣泛的,包括c++版本、java版本等。GibbsLDA++ 是它的C++版本的實現,目前最新版本是0.2版。在實際使用過程中,發現這個實現版本有內

原创 【用Python玩Machine Learning】KNN * 序

這段時間工作太忙,很久沒學習了。這兩天,工作之餘,偶爾在家翻翻書,權且當做休息了。 我一直是c/c++的忠實用戶,尤其是c的粉絲——概念簡潔、運行高效——計算機專業的人,不用c語言,不瞭解程序底層的運行機制和過程,那和那些外專業的只會調用

原创 Science雜誌公佈的機器學習資源

原文地址:http://m.sciencemag.org/site/feature/data/compsci/machine_learning.xhtml 本來想合併到從前的一個機器學習資源彙總的帖子裏面,不過這個鏈接的確彙總了“大量”

原创 【論文閱讀:LDA】The Author-Topic Model for Authors and Documents_2004(ATM經典論文)

綜述: ATM(author topic mode)的經典文章。 具體: 在傳統LDA模型的基礎上,加入author的概念。傳統LDA模型,是描述文檔和詞(文檔組成元素)之前的關係,這種關係用主題(topic)來銜接和描述。這篇文章加入

原创 【轉載】廣告計算——平滑CTR

原文地址:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50492787 一、廣告計算的基本概念 1、廣告的形式 在互聯網發展的過程中,廣告成爲了互聯網企業盈利的一個很重要的部分,

原创 公開課可下載資源彙總

原文地址:http://blog.coursegraph.com/%e5%85%ac%e5%bc%80%e8%af%be%e5%8f%af%e4%b8%8b%e8%bd%bd%e8%b5%84%e6%ba%90%e6%b1%87%e6%8

原创 【轉載】互聯網廣告綜述之點擊率特徵工程

原文地址:http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/19088827 一.互聯網廣告特徵工程 博文《互聯網廣告綜述之點擊率系統》論述了互聯網廣告的點擊率系統,可以看到,其中的logi

原创 【轉載】Learning To Rank之LambdaMART的前世今生

原文地址:http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/40710305 1.       前言          我們知道排序在很多應用場景中屬於一個非常核心的模塊,最直接的應

原创 【論文閱讀:文章中心詞抽取】TextRank: Bringing Order into Texts - emnlp 2004

原文可以從這裏下載:http://pan.baidu.com/s/1bonMgVl 綜述: textrank的經典開山文章。用處在於:1. 抽取文章關鍵詞;2. 抽取文摘 具體內容: 1 抽取文章關鍵詞的幾種思路: (1)簡單統計

原创 【轉載】深入FFM原理與實踐

原文地址:http://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 深入FFM原理與實踐 del2z, 大龍 ·2016-0

原创 【Deep Learning】genCNN: A Convolutional Architecture for Word Sequence Prediction

作者:Mingxuan Wang,李航,劉羣 單位:華爲、中科院 時間:2015 發表於:acl 2015 文章下載:http://pan.baidu.com/s/1bnBBVuJ 主要內容: 用deep learning設計了

原创 【轉載】彙總:LDA理論、變形、優化、應用、工具庫

原文地址:http://site.douban.com/204776/widget/notes/12599608/note/287085506/ 2013-07-08 19:22:18 http://www.douban.com/n