今天的笔记是关于推荐系统，主要是因为看360秋招的JD里面说要了解推荐系统中的矩阵分解、LDA和受限波兹曼机（完全没有听说过）。矩阵分解作为推荐系统的经典，第一部分当然就是它...
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推荐系统一（矩阵分解）
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XGBoost和GBDT的区别
一个关于Boosting集成学习方法代表XGBoot和GBDT不同点的小总结。 综合来说XGBoost不但在处理速度力压XGBoost，并且在预测精度上也占有绝对的优势。
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统计学习方法第一章笔记
1.3 统计学习三要素 1.3.2 策略 损失函数和风险函数。损失函数度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测的好坏。 监督学习问题是在假设空间中选...
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每个人都是生活家 1.生活家收录范围：美食、美妆护肤、穿搭、手工手账、旅行攻略、购物指南以及测评、宠物植物、育儿指南、家装指南、运动健身（非专业）、健康养生、及其他贴近生活的兴趣爱好 所有让生活变得更好的技能和经验，（比如教你p照片，记录瘦身过程等）纯粹生活感悟不收 2.内容原创、鼓励从生活中的自身经验发掘生活的美好与乐趣，鼓励图文并茂。 3. 文内不得出现个人推广性质的额外链接，例如微信号，微博。更不得在通过投稿后再修改文章加入推广信息。 专题主编： 迷蝴庄生 http://www.jianshu.com/u/257421ea813e 简书生活家微信群已建立，加入请添加有爱的生活家小助手微信Hedy3680（欢姐），拉入群。添加请备注“我爱生活家”。 关注简书官方微信公众号（jianshuio），及时阅读简书热门好文。
