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初识DNN

摘要：初识DNN 深度神经网络是怎么构成的基本单元：神经元神经元之间通过非线性变换构成：激活函数输入层+隐藏层+输出层层与层之间是全连接的，也就是说，第i层的任意一个神经元一定与第i+1层的任意一个神经元相连。虽然DNN看起来很复杂，但是从小的局部模型来说，还是和感知机一样，即一个线性关系加上一阅读全文

posted @ 2021-06-09 21:28 life‘s_a_struggle 阅读(92) 评论(0) 推荐(0)

LDA

摘要： LDA 主题模型（ Latent Dirichent Allocation）隐含迪利克雷分布机器学习的创痛模型中还有一个LDA ：就是Linear decision Analise线性判别模型 LDA是机器学习领域的一个传统模型，可以学习的东西非常的多，很经典。同时，他也是nlp领域必学打的一个阅读全文

posted @ 2021-06-09 17:11 life‘s_a_struggle 阅读(69) 评论(0) 推荐(0)

无监督学习——聚类

摘要：无监督学习——聚类 Kmeans聚类背景：在机器学习的训练中，不是所有情况下训练数据都是由标注的，有时候数据存在无法标注或者标注代价高的情况。这就需要我们在数据没有分类的情况下找到训练数据的方法。思想：当我们拿到一堆没有被标注的训练数据x，假设这对数据自然存在k类。那我么认为这k类数据在空间阅读全文

posted @ 2021-06-07 13:17 life‘s_a_struggle 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)

集成学习——GBDT--企业神器

摘要：最近在网上点击了不好啊岗位查看岗位需求，不少的岗位都提到了GBDT，既然如此，分三步整理出GBDT的主线思路。 1.复习一下课程 2.网上查阅一下资料 3.手写一下笔记 Grandint Boosting Decision Tree（梯度提升决策树）残差学习，运用到的数学技巧很多，传统模型也就是这阅读全文

posted @ 2021-06-07 10:31 life‘s_a_struggle 阅读(94) 评论(0) 推荐(0)

集成学习——rft & adaboost

摘要：集成学习集成学习主要有两种思想：集成弱学习器，提升分类能力集成强学习器，提升泛化能力 Random Forest 随机森林强分类器的方差（泛化能力）提升思想：若干个独立训练的分类器，并行训练，每个分类器对应于一个f1输出，得到（f1，f2，。。。，fn），求和取平均得到新的F。选用什么分阅读全文

posted @ 2021-06-04 09:58 life‘s_a_struggle 阅读(114) 评论(0) 推荐(0)

SVM支持向量机--曾经的王者

摘要： SVM支持向量机--曾经的王者（硬间隔、软间隔、核函数、拉格朗日凸优化）思路（SVM）对于简单的情况，二位线性可分平面的分类，训练标注数据为[x, y]。为了提高模型的鲁棒性，和抗噪声能力。理论上存在一条宽度为D = 2d的隔离带。两类数据分别再这条隔离带的两边。隔离带的确定，仅仅有支持向量所阅读全文

posted @ 2021-06-02 16:53 life‘s_a_struggle 阅读(134) 评论(0) 推荐(0)

功能丰富的API -- The Functional API

摘要：功能丰富的API 搭建 1 import numpy as np 2 import tensorflow as tf 3 from tensorflow import keras 4 from tensorflow.keras import layers 介绍 Keras functional AP 阅读全文

posted @ 2021-05-18 12:22 life‘s_a_struggle 阅读(234) 评论(0) 推荐(0)

4.推荐系统之内容召回1——基于行为的

摘要：推荐系统之内容召回2——基于行为的以短视频推荐为例类 user和video的关系信息 C1 没见过的video 海量video C2 见过，但未点击的video user不感兴趣，视频量很大 Negative（VN） C3 见过并点击观看 user感兴趣，少量的一部分 Postive（VP）阅读全文

posted @ 2021-05-14 12:02 life‘s_a_struggle 阅读(132) 评论(0) 推荐(0)

4.推荐系统之内容召回1——基于内容的

摘要：推荐系统之内容召回1——基于内容的基于内容的召回基于行为的召回多路召回热点召回一、基于内容的召回文章召回文章基于文章相同关键词得分做排序推荐 1 import json 2 3 4 with open("article_keywords") as f: 5 lines=f.readli 阅读全文

posted @ 2021-05-14 10:06 life‘s_a_struggle 阅读(113) 评论(0) 推荐(0)

word2vec by Goggle

摘要： word2vec 14年被谷歌搞出来的，社交领域运用十分广泛，并很快被除了文本中之外的其他邻域运用。首先，了解什么是语言模型：判断（计算）一句话合理的概率用周边词预测一个位置出现词的概率（类似于完形填空）一、模型构建： step1 ：假设我们有一个sentence：w1， w2， w3，阅读全文

posted @ 2021-05-13 16:20 life‘s_a_struggle 阅读(77) 评论(0) 推荐(0)