发简信
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推荐系统一（矩阵分解）
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...
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机器学习算法笔记这是我的第一篇笔记，主要用来归纳几种经典的机器学习算法的思想、适用性、优缺点等。主要是失业在家，需要每天给自己点任务，接受大家监督。 序言 一些...
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数据库多表查询笔记
最近投了一些简历，看到很多数据分析的岗位都要求会基本的数据库操作，所以趁今天天气大好，早市上刷了五个数据结构的题目以后，准备复习一下数据库的基本...
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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...
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推荐算法简介
主要内容 ·推荐系统简介·传统的推荐算法 ·非个性化推荐：热度排行（Popularity） ·协同过滤（collaborative filter...
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机器学习11章笔记
第十一章 特征选择和稀疏学习 11.1子集搜索与评价 1.为什么要进行特征选择?有两个原因。a.在现实任务中经常会遇到 维数灾难问题，这是由于属...
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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。 ...