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RSS订阅原创 二阶优化方法——牛顿法、拟牛顿法(BFGS、L-BFGS)
原文地址：二阶优化方法——牛顿法、拟牛顿法(BFGS、L-BFGS)欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~对于逻辑回归和最大熵模型等以似然函数为最优化目标的问题，一般常用的求解方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。梯度下降法是一阶优化方法。牛顿法和拟牛顿法是...
2019-09-21 22:45:57
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原创 Airbnb中的id & type embedding（KDD2018）
原文地址：Airbnb中的id & type embedding（KDD2018）欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~上周介绍了盒马生鲜中对商品是怎么进行embedding的，以及怎样解决冷启动问题的。这周我们介绍一篇Airbnb中对酒店和用户进行...
2019-09-21 22:41:07
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原创 盒马生鲜是根据什么进行推荐的？——IDs Representation in E-commerce（阿里2018KDD）
原文地址：盒马生鲜是根据什么进行推荐的？——IDs Representation in E-commerce（阿里2018KDD）欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~去年的时候介绍了很多embedding相关的方法和论文，这篇阿里在2018KDD的文章算是...
2019-09-01 16:29:16
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原创 多任务学习在CVR预估中的应用：Entire Space Multi-Task Model（ESMM，阿里，SIGIR2018）
原文地址：多任务学习在CVR预估中的应用：Entire Space Multi-Task Model（ESMM，阿里，SIGIR2018）欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~前两篇讲了多任务学习的背景知识和一个多任务学习模型的框架，这篇讲一个多任务学习的实...
2019-08-18 21:36:35
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原创 DSSM框架（Deep Structured Semantic Model）：深度学习计算语义相似度
原文地址：DSSM框架（Deep Structured Semantic Model）：深度学习计算语义相似度，现在搬运到CSDN~欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~文章：Huang P S, He X, Gao J, et al.Learning...
2019-08-11 10:45:43
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原创 多任务学习模型详解：Multi-gate Mixture-of-Experts（MMoE ，Google，KDD2018）
原文地址：多任务学习模型详解：Multi-gate Mixture-of-Experts（MMoE ，Google，KDD2018），首发微信公众号，现在转到CSDN上~欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~上篇文章介绍多任务学习的背景知识，其中提到了相关任...
2019-08-11 10:38:44
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原创 Multi task learning多任务学习背景简介
原文地址：Multi task learning多任务学习背景简介，现在搬运到CSDN~欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~本篇文章将介绍在机器学习中效果比较好的一种模式，多任务学习（Multi task Learning，MTL）。已经有一篇机器之心翻译...
2019-08-10 12:59:50
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原创 梯度消失和梯度爆炸的数学原理及解决方案
博文原地址：梯度消失和梯度爆炸的数学原理及解决方案，搬来CSDN欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~目录1.前言2.深度网络对梯度的影响3.激活函数对梯度的影响4.一些解决方案1.前言很久没看文章了，但是感觉再不写点什么公众号都要被...
2019-08-10 12:53:11
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原创 是什么影响了点击率？——广告图像在CTR预估中的应用
原文链接：是什么影响了点击率？——广告图像在CTR预估中的应用，现在转载到CSDN上~欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~最近有点懒，好久没有更新啦，突然想起来被我遗忘了的公众号。。这次简单的介绍一下最近在关注的一个方面，ctr预估中图像的应用。ctr...
2019-08-10 12:46:16
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原创 知识图谱中的embedding：entity prediction、link prediction（TransE&RTransE）
博文原地址：知识图谱中的embedding：entity prediction、link prediction，现在搬到CSDN上欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~embedding系列真的是很多呀~今天又是另一个与embedding相关的领域：知识图谱...
2019-08-10 12:37:16
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原创 推荐系统相关embedding：SVD、SVD++
继续讲embedding相关的一些东西，之前在公众号的地址：推荐系统相关embedding：SVD、SVD++欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~本篇主要想介绍一下基于推荐系统的embedding。为什么推荐系统也可以和embedding相关呢？这里面就涉...
2019-08-10 12:28:04
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原创 word embedding系列（四）：标签embedding（Wsabie和TagSpace））
本系列分为四部分，这篇文章是本系列最后一篇，在公众号上有写过：word embedding系列（四）：标签embedding（Wsabie和TagSpace）），现在搬到CSDN上~欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~本篇介绍两个自动标注算法Wsabie和...
2019-08-10 02:06:37
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原创 word embedding系列（三） FastText
本系列分为四部分，这篇文章是本系列第三篇，在公众号上有写过：word embedding系列（三） FastText，现在搬到CSDN上~欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~fastText 是 facebook 开源的一个词向量计算以及文本分类工具，fa...
2019-08-10 01:50:04
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原创 Word embedding系列（二）：word2vec详解
本系列分为四部分，这篇文章是本系列第二篇，一年前在公众号上有写过：Word embedding系列（二）：word2vec详解，现在搬到CSDN上~欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~本文参考了这个博客的系列文章，建议如果有空可以看一下原博客，写的容易理...
2019-08-10 01:37:38
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原创 word embedding系列（一）背景知识
这一系列是去年更新在公众号上的，本篇的公众号链接：word embedding系列（一）背景知识欢迎关注我的公众号，微信搜 algorithm_Tian 或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~word embedding范围非常广泛，内容很多，所以先从基础的背景知识讲起。这个系列准备分为四部分：一、背景知识，也...
2019-08-10 01:24:19
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原创 Batch Normalization批量标准化详解
本文在微信公众号中排版更好看一丢丢，欢迎阅读：Batch Normalization批量标准化详解欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~在我的公众号之前有讲梯度消失和梯度爆炸现象，并在最后有提到业界现有解决这一问题的方案中有一个叫做batch normaliza...
2019-08-10 00:28:29
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转载 如何选择机器学习中的分类器
你知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？当然，如果你真正关心准确率，那么最佳方法是测试各种不同的算法（同时还要确保对每个算法测试不同参数），然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果你只是为你的问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起点，这里有一些我这些年发现的还不错的一般准则。你的训练集有多大？如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要优于低偏差/高方差分类器（如k
2017-05-17 14:22:41
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转载 典型关联分析CCA
前言整理了其他人写的一些关于CCA的总结，写的真的很详细。 详见：CCA资料 刘建平_CCA总结 Jerrylead_CCA 在实际问题中，需要研究多个变量之间的相关关系，此时，可以应用典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)。这个算法由H.Hotelling于1936年提出，在1970年代趋于成熟。早期由于需要大量的矩阵运算所以没有广泛应用。现代计算机提
2017-05-17 13:15:41
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转载 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键快捷键加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
2017-04-20 21:47:28
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空空如也
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