01 2016 档案

摘要:windows下安装PIP当前环境(windows 7,python安装路径为c:\Python)1.首先到官网下载(https://pypi.python.org/pypi/setuptools#downloads)下载文件地址:https://bootstrap.pypa.io/ez_setup... 阅读全文
posted @ 2016-01-09 11:00 白开水加糖 阅读(607) 评论(0) 推荐(0)
摘要:正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来... 阅读全文
posted @ 2016-01-08 21:13 白开水加糖 阅读(699) 评论(0) 推荐(0)
摘要:SVD分解SVD分解是LSA的数学基础,本文是我的LSA学习笔记的一部分,之所以单独拿出来,是因为SVD可以说是LSA的基础,要理解LSA必须了解SVD,因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题,一个分为3个部分,第一部分讨论线性代数中的一些基础知识,第二部分讨论... 阅读全文
posted @ 2016-01-08 17:11 白开水加糖 阅读(1235) 评论(0) 推荐(0)
摘要:信息检索评价是对信息检索系统性能(主要满足用户信息需求的能力)进行评估的活动。通过评估可以评价不同技术的优劣,不同因素对系统的影响,从而促进本领域研究水平的不断提高。信息检索系统的目标是较少消耗情况下尽快、全面返回准确的结果。IR的评价指标,通常分为三个方面:(1)效率(Efficiency)—可以... 阅读全文
posted @ 2016-01-08 16:02 白开水加糖 阅读(9739) 评论(0) 推荐(0)
摘要:版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解... 阅读全文
posted @ 2016-01-08 15:20 白开水加糖 阅读(16547) 评论(0) 推荐(1)
摘要:使用LFM(Latent factor model)隐语义模型进行Top-N推荐最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》,系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用,在此做一个总结。隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含语义分析技... 阅读全文
posted @ 2016-01-08 15:01 白开水加糖 阅读(2080) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Logistic回归总结(转) 转载作者:洞庭之子 微博:洞庭之子-Bing (2013年11月) PDF下载地址:http://download.csdn.net/detail/lewsn2008/6547463 1.引言 看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logi 阅读全文
posted @ 2016-01-04 17:16 白开水加糖 阅读(1698) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 阅读全文
posted @ 2016-01-04 16:55 白开水加糖 阅读(528) 评论(0) 推荐(0)