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本篇博客主要內容是對推薦系統進行詳細的概述及講解，對新手來說是非常適合的。本篇文章主要內容包括推薦系統的相關概念、推薦系統的架構和流程、常見的推薦算法、挖掘、召回、排序、評估和總結這幾部分。推薦系統本質上是解決用戶、信息和

2020-07-02 12:54:42

EM算法也就是Expectation Maximization Algorithm，它是基於極大似然估計方法，如果大家還不是很熟悉極大似然估計可以看看這篇文章https://blog.csdn.net/blank_tj/artic

2020-06-02 15:56:58

熵關於信息量、信息熵可以參考我的這篇文章https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82056413 信息量： I(x)=−log2 p(x)I(x)=−log2 p(x)

2020-06-02 15:56:57

AdaBoost算法是基於Boosting思想的機器學習算法，AdaBoost是adaptive boosting（自適應boosting）的縮寫，其運行過程如下： 1) 計算樣本權重 {(x1,y1),(x2,y2),...,(

2020-06-02 15:56:57

極大似然估計，只是一種概率論在統計學的應用，它是參數估計的方法之一。求最大似然估計量 θ^θ^ 的一般步驟：寫出似然函數對似然函數取對數，並整理求導數解似然方程。最大似然估計的特點： 1）比其他估計方法更加簡

2020-06-02 15:56:47

一個人，向南走了一公里，然後向東走1公里，然後向北走一公里，這時候他發現他回到原來的地方了，這時怎麼回事呢？　　這道題是不是很簡單？不過你還真不一定能做的出來準確的答案。　　好吧，不相信的話，讓你先做十分鐘。你的答案是北極點？

2018-10-27 07:57:47

論文地址：https://arxiv.org/abs/1710.09829 github地址：https://github.com/naturomics/CapsNet-Tensorflow 膠囊網絡的理解我的理解：膠囊網絡是CN

2018-09-30 07:36:16

論文名稱：Densely Connected Convolutional Networks 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代碼的github鏈接：https://github

2018-09-13 03:23:19

過擬合過擬合，是指模型在訓練集上表現的很好，但是在交叉驗證集合測試集上表現一般，也就是說模型對未知樣本的預測表現一般，泛化（generalization）能力較差。一般防止過擬合的方法有early stopping、數據集擴增（Da

2018-09-07 22:25:56

隨機森林：理解：多棵決策樹（CART樹）https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82081002組合而成，分類問題：每棵樹投票找最高票；迴歸問題：每棵樹的值求和取平均。特點：隨機森

2018-09-06 13:30:24

AdaBoost算法是基於Boosting思想的機器學習算法，AdaBoost是adaptive boosting（自適應boosting）的縮寫，其運行過程如下： 1) 計算樣本權重 {(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,y

2018-09-01 00:10:45

針對Boosting的基本介紹在我的這篇文章中詳細介紹了https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82229322 簡單總結Boosting：初始對每個樣本分配相同的權重，每次經過分類，

2018-09-01 00:09:57

本篇博客的目錄：特徵思想信息增益幾個小知識點決策樹直觀的例子 ID3，CART，C4.5算法決策樹的特徵優點：計算複雜度不高，輸出結果易於理解，對中間值的缺失不敏感，可以處理不相關特徵數據缺點：可能會產生過

2018-09-01 00:09:57

邏輯迴歸算法，雖說名字有迴歸，實則是一個分類模型，而且是二分類。 Logistic本質上是一個基於條件概率的判別模型（Discriminative Model） g(z) = 11+e−z11+e−z 通過這個圖像sigma函數，

2018-09-01 00:09:47

極大似然估計，只是一種概率論在統計學的應用，它是參數估計的方法之一。求最大似然估計量 θ^θ^ 的一般步驟：寫出似然函數對似然函數取對數，並整理求導數解似然方程。最大似然估計的特點： 1）比其他估計方法更加簡單 2

2018-09-01 00:09:35