摘要:
第一种形式:y=0/1 第二种形式:y=+1/-1 第一种形式的损失函数可由极大似然估计推出: 第二种形式的损失函数: , 参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Loss_functions_for_classification 阅读全文
posted @ 2018-10-07 23:30 wzd321 阅读(1351) 评论(0) 推荐(1)
|
|
|
|
摘要:
第一种形式:y=0/1 第二种形式:y=+1/-1 第一种形式的损失函数可由极大似然估计推出: 第二种形式的损失函数: , 参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Loss_functions_for_classification 阅读全文
posted @ 2018-10-07 23:30 wzd321 阅读(1351) 评论(0) 推荐(1)
摘要:
论文地址:DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction 阅读全文
posted @ 2018-10-07 22:15 wzd321 阅读(303) 评论(0) 推荐(0)
摘要:
转载: https://jingyan.baidu.com/article/ca41422fc76c4a1eae99ed9f.html 阅读全文
posted @ 2018-10-07 17:22 wzd321 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)
摘要:
转载:https://jingyan.baidu.com/article/59703552dcc5ad8fc107407e.html 阅读全文
posted @ 2018-10-07 17:21 wzd321 阅读(99) 评论(0) 推荐(0) |
|