摘要：
检查数据泄露的过程涉及多个方面，以下是一些建议的步骤： 审计访问权限： 评估哪些人员或系统有权访问敏感数据。 检查是否有不必要的访问权限，或者是否有未经授权的访问。 日志分析： 审查所有与数据访问相关的日志，包括系统日志、数据库日志、网络日志等。 查找异常活动，如大量的数据导出、非工作时间的数据访问 阅读全文
posted @ 2024-05-21 16:12
JackYang
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摘要：
要降低数据噪声对机器学习的影响，可以采取以下策略： 数据清洗： 识别和去除异常值：使用统计方法或数据可视化工具来检测和去除异常值，因为异常值可能是噪声的体现。 处理缺失值：通过插值、均值替换、中位数替换或高级方法（如K-近邻、决策树等）来处理缺失数据。 去除重复数据：重复数据可能包含冗余信息或噪声， 阅读全文
posted @ 2024-05-21 16:10
JackYang
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摘要：
在中文中，“拟合”一词通常可以理解为“使模型与数据相匹配”或“让模型去适应数据”。在机器学习和统计学的上下文中，当我们说一个模型“拟合”数据时，我们指的是通过调整模型的参数来使得模型能够尽可能地接近或匹配观测到的数据。 然而，当提到“过拟合”时，它意味着模型在拟合数据的过程中过于“紧密”或“精确”了 阅读全文
posted @ 2024-05-21 15:46
JackYang
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摘要：
在机器学习和数据科学中，过拟合（Overfitting）和对噪声敏感（Sensitivity to Noise）是两个常见的概念，它们都与模型在训练数据上的表现和在未见过的测试数据上的泛化能力之间的关系有关。 过拟合（Overfitting） 概述 过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据 阅读全文
posted @ 2024-05-21 15:30
JackYang
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摘要：
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习范式，它通过构建并结合多个学习器（也被称为基学习器或个体学习器）来完成学习任务。这些学习器通常是由现有的学习算法从训练数据产生的，如决策树、神经网络等。集成学习的主要目标是获得比单个学习器更优的性能。 集成学习的一般结构是先产生一组“个体学 阅读全文
posted @ 2024-05-21 15:26
JackYang
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摘要：
混合模型和传统机器学习模型都是基于一些共同的机器学习原理，但它们在应用这些原理的方式上有所不同。 传统机器学习模型的原理主要基于以下几个方面： 数据驱动：机器学习的核心是使用大量的数据作为输入，通过对数据的学习和分析，从中发现模式、规律和关联性。 自动化学习：机器学习算法能够自动从数据中学习并提取有 阅读全文
posted @ 2024-05-21 13:36
JackYang
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摘要：
定义 图嵌入的推荐算法是一种基于图嵌入技术的推荐系统算法。图嵌入技术是一种将图结构数据（如社交网络、用户-物品交互图等）中的节点和边转换为低维向量表示的方法。通过图嵌入，可以捕捉图的结构信息和节点之间的相似性，从而用于推荐任务。这些算法在推荐系统、社交网络分析等领域都有广泛的应用。 或者简单地说图嵌 阅读全文
posted @ 2024-05-21 11:50
JackYang
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摘要：
召回（Recall） 起源：召回的概念起源于信息检索领域，用于描述搜索系统从文档集中检索出相关文档的能力。在推荐系统中，召回阶段的目标是从海量的物品或内容中，初步筛选出可能与用户兴趣相关的候选集合。 目的：确保系统能够覆盖到用户可能感兴趣的物品或内容，避免遗漏。 作用：召回是推荐系统的第一步，它为后 阅读全文
posted @ 2024-05-21 11:39
JackYang
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摘要：
召回词起源 召回是指生产者按照规定程序和要求，对存在缺陷的消费品，通过补充或者修正警示标识、修理、更换、退货等补救措施，消除缺陷或者降低安全风险的活动。这个定义主要适用于消费品领域，尤其是当消费品存在由于设计、制造、警示等原因导致的危及人身、财产安全的不合理危险时。 召回起源于美国。1966年，美国 阅读全文
posted @ 2024-05-21 10:53
JackYang
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