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摘要: 问题背景 给出N个集合,找到相似的集合对,如何实现呢?直观的方法是比较任意两个集合。那么可以十分精确的找到每一对相似的集合,但是时间复杂度是O(n2)。当N比较小时,比如K级,此算法可以在接受的时间范围内完成,但是如果N变大时,比B级,甚至P级,那么需要的时间是不能够被接受的。比如N= 1B = 1 阅读全文
posted @ 2018-11-28 20:20 Earendil 阅读(497) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要: 保序回归 1 保序回归 保序回归解决了下面的问题:给定包含n个数据点的序列 y_1,y_2,...,y_n , 怎样通过一个单调的序列 beta_1,beta_2,...,beta_n 来归纳这个问题。形式上,这个问题就是为了找到 大部分时候,我们会在括号前加上权重w_i。解决这个问题的一个方法就是 阅读全文
posted @ 2018-11-22 14:10 Earendil 阅读(5417) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、下载 models包 https://github.com/tensorflow/models 2、将models包拷贝到本机Python包的安装地址即可,本机Python包的安装地址的查看方式可以通过 在Python 终端 import 一个已经安装的包,再打印下,例如 >>import nu 阅读全文
posted @ 2018-11-16 14:48 Earendil 阅读(400) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、下载 models包 https://github.com/tensorflow/models 2、将models包拷贝到本机Python包的安装地址即可,本机Python包的安装地址的查看方式可以通过 在Python 终端 import 一个已经安装的包,再打印下,例如 >>import nu 阅读全文
posted @ 2018-11-16 14:47 Earendil 阅读(792) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 通常我们在做CTR预估的时候,预估值会与真是的CTR有偏差,这种偏差可能来自于负采样,可能是因为模型的问题。 CTR预估值与真实值有偏差,并不会影响AUC指标和排序,但是实际使用中往往需要CTR的预估值不仅仅是做到有序,即正样本排在负样本前面,而且需要保证有一定的区分度。这涉及到一个概念保序和保距。 阅读全文
posted @ 2018-09-19 16:46 Earendil 阅读(2443) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: import tensorflow as tfimport numpy as npfrom sklearn import metricsfrom sklearn.datasets import load_svmlight_filefrom sklearn.utils import shuffle# 阅读全文
posted @ 2018-08-13 17:14 Earendil 阅读(1359) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: https://tracholar.github.io/machine-learning/2018/01/26/auc.html 我觉得作者写的很不错 阅读全文
posted @ 2018-08-01 11:25 Earendil 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80131369 https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80131369 阅读全文
posted @ 2018-07-15 14:19 Earendil 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文地址:http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 卷积神经网络的四个基本操作: 1、卷积 2、非线性处理(Relu) 3、赤化或 阅读全文
posted @ 2018-07-07 15:22 Earendil 阅读(5327) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 看mnist数据集上其他人的CNN模型时了解到了Batch Normalization 这种操作。效果还不错,至少对于训练速度提升了很多。 batch normalization的做法是把数据转换为0均值和单位方差 这里分五部分简单解释一下Batch Normalization (BN)。1. Wh 阅读全文
posted @ 2018-07-05 17:32 Earendil 阅读(3458) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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