前言 最近在做搜索排序的一个项目，要使用到排序算法，因此对learning to rank做了一番调研。Learning to rank分为三大类：pointwise，pai...
发简信
IP属地：上海
-
xgboost实现learning to rank算法以及调参
-
Markdown数学公式语法
行内与独行 行内公式：将公式插入到本行内，符号：$公式内容$，如：$xyz$ 独行公式：将公式插入到新的一行内，并且居中，符号：$$公式内容$$，如：$$xyz$$ 上标、下...
-
正则化为什么能防止过拟合（重点地方标红了）正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进...
-
机器学习概念回顾、精确率、召回率、F1-score、准确率、AUC、ROC曲线很久没有温习机器学习的算法了，还是容易将一些基本的概念给弄混，那么本次回顾一下机器学习模型中的评估方式：对于回归问题来说，我们能够采用MSE、MAE、RMSE、R方的方式去衡...
-
XGBoost算法原理XGBoost是数据挖掘类竞赛中经常使用的一大利器，它帮助选手在Kaggle、阿里天池大数据比赛等比赛取得了很好的成绩。XGBoost被很多人使用，但很少人知道其原理，前几天...
-
Structured streaming＋kafka集成样例关于structured streaming, spark社区已经有很多文章介绍，个人认为其中最大的特点是将流视作没有边界的大表，从而能够使用sql来操作这张表，其中包括使用...
-
稀疏矩阵与稠密矩阵以及 LibRec 中的实现
稀疏矩阵 在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目时，则称该矩阵为稀疏矩阵。与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。 注：压缩存储的矩阵可以分为...
-
SpringBoot 使用WebJars统一管理静态资源推荐使用Webjars的三大理由：将静态资源版本化，更利于升级和维护。剥离静态资源，提高编译速度和打包效率。实现资源共享，有利于统一前端开发。 学习目标 简单两步！快速学会使...
