Chapter Backgroud Feature engineering Data selection Loss function & weight Train Strat...
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1. Abstract 在过往很多的Graph embedding都是通过节点的相似度组织语料,如node2vec,deepwalk都是基于根据邻居节点的相似度来组织语料,然...
1. Abstract 在市场整体趋势逐步改变的环境下,比赛方希望能在销量数据自身趋势规律的基础上,找到消费者在互联网上的行为数据与销量之间的相关性,更准确有效地预测销量趋势...
@无_8a33 我也是这么想,正负号反了
XGBoost论文阅读及其原理1. Abstract Boosting tree是一种有广泛应用的技术。听到boosting一词都知道它是一种迭代的更新的逐步降低模型整体的误差的办法如Adboost,当年...
@豪门百里 抱歉,代码相对比较混乱。我会努力改进好的,另外这份代码主要参考tensorflow的代码教程。
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我把Model里面的模型换了一下而已
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1. Abstract 最近小弟参加了腾讯广告算法竞赛,虽然之前做了一次总结。但我觉得之前那个可能有点泛泛而谈,因此本次想仔细的讲讲关于CTR\推荐算法常用的一些模型。对于C...
1. Abstract 在之前我介绍过XGB模型,这次想跟大家分享一下LightGBM这个模型。LightGBM论文的标题为A Highly Efficient Gradie...
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1. Abstract 本次Kaggle比赛是做NLP的情感分类,要求我们将六种不同的情感分类找出来(toxic(恶意),severetoxic(穷凶极恶),obscene(...
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你的第一个问题是因为我最后讲vec转换为word的原因,因为to_word这个函数(create_poetry.py中)
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t = np.cumsum(weights)
s = np.sum(weights)
sample = int(np.searchsorted(t, np.random.rand(1) * s))
return reversed_dictionary[sample]
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假设现有词向量w= [1, 2, 3],t是词向量的权值累加值也就是[1, 3, 5], 而s是所有权值的总和,random.rand(1) * s < s因为rand(1)的区间在[0, 1),所以不能这里随机值取值不可能等于5,searchsorted(a, v)方法是代表v值在a向量中插入的position,显然v肯定会小于等于len(w) - 1,也就是output_size - 1(input_size - 1),假如input_size = output_size = len(dictionary) 的话,最后一个字词是永远选不上的。
这也是我代码写得不好的地方啦
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Abstract 由于鄙人一直跟导师一直做演化算法的研究,我主要是做遗传算法,但学艺未精,现在还没有任何学术成就,实在丢人。很多人都认为演化算法没有任何工程上面的作用,这岂不...
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