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推荐系统模型列表 推荐系统模型列表
推荐模型 2010 年之前千篇一律以协同过滤、逻辑回归、因子分解机、梯度提升树为主。2015年之后深度学习推荐模型百花齐放。 CF 系列从物品或用户的相似度出发,协同过滤算法(Collaborative Filtering)衍生出物品协同过
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关于机器学习的常见问题 关于机器学习的常见问题
什么是机器学习?定义机器学习(Machine Learning ),先需要澄清相关核心概念。 数据 解决问题 自动化 机器自动从数据中学习规律,并将规律应用到解决新的问题上。 分类有哪些?根据训练集中标签是否已知,分为监督学习
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Adaboost 算法流程 Adaboost 算法流程
对于二分类任务,Adaboost 几本思路是训练d 个弱分类器 $G_1(x), G_2(x), …, G_d(x)$,然后把这些弱分类器线性组合成强分类器 $G(x)$。 $$G(x)=sign(f(x))$$ $$f(x)=\sum_
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符号函数 符号函数
符号函数(Sign function,简称sgn)是一个逻辑函数,用以判断实数的正负号。 为避免和英文读音相似的正弦函数(sine)混淆,它亦称为 Signum function。其定义为: 参考 Wikipedia
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决定系数(R2) 决定系数(R2)
一般用可决系数($R^2$)评价线性回归模型对数据的拟合程度。 它可以通过计算观测值 $y$ 和预测值 $\hat{y}$ 之间的相关性来得出。 $$R^2 = \frac{\sum(\hat{y}{t} - \bar{y})^2}{\
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最小二乘法 最小二乘法
最小二乘法(英语:least squares method),又称最小平方法,是一种数学优化建模方法。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 最小化残差平方和来确定模型的各个参数($\beta_1, \beta_2, ….,
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