2017年5月22日

机器学习常见面试题
摘要： 1、L1范式和L2方式的区别 （1）L1范式是对应参数向量绝对值之和 （2）L1范式具有稀疏性 （3）L1范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强（这里的原理是在实际Loss function中都需要求最小值，根据L1的定义可知L1最小值只有0，故可以通过这种方式来进行特征选择） （4）L2范式是 阅读全文
posted @ 2017-05-22 17:17 ljy2013 阅读(16477) 评论(0) 推荐(3)
 
推荐系统
摘要： 推荐系统基础知识整理 基于规则的推荐系统 热门推荐 基于内容的推荐系统 利用用户的已知属性或者兴趣偏好，与物品内容的属性进行匹配，以此为用户推荐新的感兴趣的物品。 协同过滤 应用矩阵分解的原因是由于用户和物品构成的矩阵在实际的应用场景中，往往都是稀疏的或者存在缺失值的情况。这个时候很难补充或者很难准 阅读全文
posted @ 2017-05-22 15:55 ljy2013 阅读(840) 评论(0) 推荐(0)