摘要：
2020.7.31 Abstract xDeepFM , 全名为 eXtreme Deep Factorization Machine , 在结构上由压缩交互网络(CIN)和经典的深度神经网络(DNN)构成，一方面可以显式地学习边界交互特征，另一方面可以学习任意的低维或者高维隐式特征 关键词 因子分 阅读全文
posted @ 2020-10-16 15:35
无证_骑士
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2020.7.30 Introduction CTR数据的重要性 隐式数据 很难通过先验知识得到 can only be captured automatically by machine learning. 线性模型特征提取能力较弱 因子分解机 model pairwise feature int 阅读全文
posted @ 2020-10-16 15:29
无证_骑士
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摘要：
感知机学习算法（原始形式） 定义：$w\in \mathcal{R^n}$是权值，$b\in \mathcal\(是偏置值，\)\eta$为学习率，感知机为 \[ f(x)=sign(w\cdot x+b) \\ f(x)=\left\{ \begin{aligned} +1 \quad x\geq 阅读全文
posted @ 2020-10-16 10:04
无证_骑士
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Hoeffding 不等式 设$X_1,X_2...X_N$是独立随机变量，切$X_I\in[a_i,b_i],i=1,2,...N；\bar X$是$X_1,X_2...X_N$的经验均值，即$\bar X=\frac{1}\sum\limits_^NX_i$，则对任意$t>0$，以下不等式成立： 阅读全文
posted @ 2020-10-16 09:47
无证_骑士
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