看到推荐系统的时候，我是很兴奋的，因为我很多同学都是走这个方向的，然而，我却对这个方向一点都不了解 。。。。。。 16.1 问题形式化 在很多企业中，推荐系统是一个很重要的营...
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第十六章 推荐系统(Recommender Systems) -
kaggle—泰坦尼克之灾1泰坦尼克之灾是kaggle的一个入门案例，本文是我关于这个比赛的一些记录 1、jupyter notebook的安装 相比我之前使用的pycharm，jupyter note...
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GB、GBDT、xgboost
GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁，能有效的应用到分类、回归、排序问题，虽然使用起来不难，但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。本文尝试一步一步梳理GB、GB...
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《机器学习》(周志华)——第5章(神经网络)总结5.1神经元模型 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。神经网络中最基本的成分是神经元模型，即“简单单元”。 在生物神经网络中，一个神经元“兴奋”时，会向...
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《机器学习》（周志华）——第一章总结
1.1引言 机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。 计算机从数据中产生模型的算法称为学习算法。生活中，我们可以基于经验作出预判。而在计算机系统中...
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吴恩达机器学习 章节2：单变量线性回归前文 本文是对吴恩达老师的 机器学习 章节2 教学视频 进行学习时，所记录的学习笔记。 以下是本章主要讲的内容： 1.模型、代价函数、假设函数是什么、干什么、怎么工作的。 2...
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各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型关于这个问题我今天正好看到了这个文章。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。https://zhuanlan.zhihu.com/p/25327755正好14年的时候有人做过一...
