上一页 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ··· 40 下一页
摘要: 1. 修饰全局变量 static修饰全局变量时,表明一个全局变量只对定义在同一文件中的函数可见 2. 修饰局部变量 表明该变量的值不会因为函数终止而丢失 3. 修饰函数 表明该函数只在同一文件中调用 4. 修饰类中的成员变量 static 修饰类中的成员变量时,表明对该类所有对象这个数据成员都只有一 阅读全文
posted @ 2021-08-02 21:22 AI_Engineer 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 分类任务 1. 信息增益 信息增益直观理解:在选定特征对数据进行划分后,数据分布不确定性减少的程度,信息增益越大的特征越好。 信息增益的缺点 信息增益倾向于选择类别数较多的特征 这怎么解释呢?从信息增益的计算公式可以看出,不管是选择什么特征,H(D) 项表述的是原数据分布的熵,是一样的,那我们只需要 阅读全文
posted @ 2021-07-31 18:48 AI_Engineer 阅读(417) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 广告召回现状 现有的广告召回模型一般会分两步: 1. 首先用一个双塔模型去学习user embedding 和 ad embedding 2. 然后对于每个user embedding,用诸如HNSW、ball tree等方法召回相似向量 缺点:模型训练和向量召回是分离的,召回无法反馈到训练 Dee 阅读全文
posted @ 2021-07-29 15:24 AI_Engineer 阅读(961) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Jensen不等式 如果f是凸函数,X是随机变量,那么: 当且仅当X是常量时,该式取等号 凸函数: 设f是定义域为实数的函数,如果对所有的实数x,f(x)的二阶导数都大于0,那么f是凸函数 注:Jensen不等式应用于凹函数时,不等号方向反向。当且仅当x是常量时,该不等式取等号。 EM算法推导流程 阅读全文
posted @ 2021-07-29 11:47 AI_Engineer 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 背景 传统的cvr模型是在click样本上训练的,但是inference是在所有样本上做,这可能会导致样本选择偏差。(据我理解,这个样本上的偏差是不可能完全消除的,因为无论是ctr、cvr模型,都是在send之后的样本上训练的,但是inference的时候是不知道这个样本会不会被send的) 模型结 阅读全文
posted @ 2021-07-29 11:14 AI_Engineer 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 定义了call 函数之后,类可以像函数一样调用(实际调用的是call函数) class A(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __call__(self): print('my na 阅读全文
posted @ 2021-07-26 17:13 AI_Engineer 阅读(533) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1 . 修饰函数 看装饰器这一节 https://www.cnblogs.com/xumaomao/articles/10984271.html 2. @staticmethod 相当于C++里的静态函数 #!/usr/bin/ env python # -*- coding:utf-8 -*- c 阅读全文
posted @ 2021-07-22 21:08 AI_Engineer 阅读(348) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 命令: gdb 二进制文件名 core文件名、 查看core文件位置:sysctl kernel.core_pattern 调试过程中输入bt可以查看调用栈信息 参考资料: https://blog.csdn.net/K346K346/article/details/48344263 阅读全文
posted @ 2021-07-19 17:52 AI_Engineer 阅读(61) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 待补充 阅读全文
posted @ 2021-07-18 16:48 AI_Engineer 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)
摘要: KD 树的缺点: 1. kd 树适合实例数远大于向量维度的情况,当实例数和向量维度相当时,查询复杂度几乎是线性的 2. kd 树划分的区域是一个个矩形其余,而在查找最近节点时是以球形区域判断的,导致查找效率有损 Ball tree改进了区域划分方法,直接用球形区域去划分 Ball tree 构建 1 阅读全文
posted @ 2021-07-18 16:46 AI_Engineer 阅读(278) 评论(0) 推荐(0)
上一页 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ··· 40 下一页