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2018年1月20日

近年Recsys论文

摘要: 2015年~2017年SIGIR,SIGKDD,ICML三大会议的Recsys论文: 【转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html】 SIGIR-2015 【Title】 WEMAREC: Accurate and Scala 阅读全文

posted @ 2018-01-20 19:42 CuriousZero 阅读(2255) 评论(0) 推荐(0)

2018年1月17日

sigmoid 函数与 softmax 函数

摘要: sigmoid 函数与 softmax 函数 1. sigmoid 函数 sigmoid 函数又称:logistic函数,逻辑斯谛函数。其几何形状即为一条sigmoid曲线。 logistic的几何形状如下所示: 一个简单的Logistic函数可用下式表示: 逻辑斯谛回归(Logistic Regr 阅读全文

posted @ 2018-01-17 16:02 CuriousZero 阅读(1471) 评论(0) 推荐(0)

深度学习

摘要: 深度学习: 1.何为深度学习(概念): 深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。[wiki] 2.何为深度神经网络: 深度神经网络指含多个隐层的神经网络及其学习算法,其隐层可表示输入的不同抽象程度的 阅读全文

posted @ 2018-01-17 15:28 CuriousZero 阅读(265) 评论(0) 推荐(0)

2018年1月14日

信息增益与决策树

摘要: 1. 何为信息增益(Information Gain)? 信息增益是特征选择中的一个重要指标,它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息,带来的信息越多,该特征越重要。 IG 是用来衡量一个属性区分数据样本的能力。IG越大,这个属性作为一棵树的根节点就能使这棵树更简洁。 2. 如何计算信息增益?(利 阅读全文

posted @ 2018-01-14 19:39 CuriousZero 阅读(638) 评论(0) 推荐(0)

最大似然估计(MLE)与最大后验概率(MAP)

摘要: 何为:最大似然估计(MLE): 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:“模型已定,参数未知”。可以通过采样,获取部分数据,然后通过最大似然估计来获取已知模型的参数。 最大似然估计是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概 阅读全文

posted @ 2018-01-14 19:31 CuriousZero 阅读(940) 评论(0) 推荐(0)

2018年1月12日

AI:人工智能搜索策略

摘要: 人工智能搜索策略: 阅读全文

posted @ 2018-01-12 19:29 CuriousZero 阅读(356) 评论(0) 推荐(0)

2018年1月5日

Python 3.x 连接 pymysql 数据库

摘要: 首先,需要安装库: 使用 pycharm IDE,如PyCharm,可以使用 project python 安装第三方模块。 [File] >> [settings] >> [Project: python] >> [Project Interpreter] >> [Install按钮] Pytho 阅读全文

posted @ 2018-01-05 16:24 CuriousZero 阅读(179) 评论(0) 推荐(0)

2018年1月4日

visio扩大画布的大小

摘要: 鼠标移到画布的边界按住Ctrl,即可扩大画布的大小 阅读全文

posted @ 2018-01-04 16:56 CuriousZero 阅读(474) 评论(0) 推荐(0)

2018年1月2日

中文latex去掉图片描述

摘要: 中文latex去掉图片描述,或者自定义: \usepackage{caption} \caption*{the title of figure}就可以自己定义了。 阅读全文

posted @ 2018-01-02 18:33 CuriousZero 阅读(825) 评论(0) 推荐(0)

LaTeX 中文段首空格问题

摘要: 一般用 “\\”或者回车可以使得下一段段首空两格,但是对于第一段就不行了。 解决办法: 加一个\usepackage{indentfirst}就可以 阅读全文

posted @ 2018-01-02 18:16 CuriousZero 阅读(13800) 评论(0) 推荐(0)

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