2022年5月16日

推荐模型之FM模型——隐向量特征交叉【学习笔记】

摘要： 针对问题： 改进思路： 数学模型： 损失函数： 交叉熵损失 阅读全文

posted @ 2022-05-16 20:17 nlp如此迷人 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)

推荐模型之特征交叉PLOY2模型（特征交叉的开始）【学习笔记】

摘要： 来源：老弓的学习笔记 视频1 什么事特征交叉？ 针对问题：逻辑回归存在很大一个问题是只对单一特征做简单加权，不具备特征交叉生成组合特征的能力，因此表达能力收到了限制。 特征交叉： 例子1： 线性加权 不能1+1>2 例子2： 视频2 POLY2模型讲解 特征交叉的开始 数学模型： 损失函数：交叉熵损 阅读全文

posted @ 2022-05-16 19:43 nlp如此迷人 阅读(267) 评论(0) 推荐(0)

推荐模型之矩阵分解【学习笔记】

摘要： 来源：老弓的学习笔记 协同过滤的进化-矩阵分解算法MF 针对问题： 1.协同过滤处理【稀疏矩阵】的能力弱 2.维护相似度矩阵难度大 解决思路： 引例： 那些音乐风格相当于是个隐向量 用隐向量，给每个用户与每首音乐打上标签。 实际应用中 k是自己指定的。k越大 表达信息越强 视频3 特征值分解 MF的 阅读全文

posted @ 2022-05-16 18:13 nlp如此迷人 阅读(161) 评论(0) 推荐(0)

推荐模型之协同过滤【学习笔记】

摘要： 来源课程 老弓的学习笔记 协同过滤 目标场景：存在共现矩阵的情况下，进行点击率预估、 评分预测等。 基于用户的协同过滤 找与Alice相似的用户 比如说2 基于物品的协同过滤 相似度计算方式： 1.杰卡德（Jaccard）相似度 2.余弦相似度 比较常用 效果也不会太差。 局限性： 举例： 3.皮尔 阅读全文

posted @ 2022-05-16 08:37 nlp如此迷人 阅读(227) 评论(0) 推荐(0)

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