打错了，谢谢提醒
模型融合LR+GBDT(特征自动组合进行二分类)LR+GBDT 在推荐问题中，我们一般都预测用户是否做某事，是一个二分类问题。 对于二分类问题一般我们使用的是逻辑回归。逻辑回归是广义的线性模型，增加sigma函数使其输出值...
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高能宇宙线背景噪声过滤挑战赛--冠军方案先挂上比赛链接https://www.turingtopia.com/competitionnew/detail/e771814b400a4db383183ae48f2c04...
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股票预测者模型stockerstocker是基于google时间序列预测模型 - 预测者实现的股票预测。 因为项目要求股票分析，所以使用了该库，对该库进行简短总结。预测者模型的论文地址https://p...
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推荐系统中矩阵分解算法-funkSVD和ALS矩阵分解funkSVD:该矩阵分解不像是线代中的，他属于伪分解。其主要思想是，用两个m＊k和k＊n的矩阵代替m＊n的矩阵。 因为在推荐系统中，矩阵十分稀疏，分解后的矩阵一般是...
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模型融合stacking
kaggle比赛利器stacking 模型叠加 我们以二层叠加为例子理解它 我们有模型model1(可以是GBDT.xgboots等等) 有训练集500，验证集200 首先我...
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@hongmingove 你可以看看bliomfilter的相关资料
大数据算法之BitMap
大数据算法：在给定的资源约束下，以大数据为输入，在给定时间约束内可以计算出给定问题加过的算法 所谓的大数据算法，个人理解是在超大数据的情况下，进行的一种牺牲精准而得到时间空间...
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卷积神经网络中不同类型的卷积方式介绍
之前在文章《<模型汇总_1>牛逼的深度卷积神经网络CNN》详细介绍了卷积神经网络的基本原理，以及常见的基本模型，如LeNet，VGGNet，AlexNet，ReseNet，I...
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Bandit 推荐系统间探索与利益的均衡Bandit算法 该算法是为了解决MAB问题(多臂赌博机问题) 问题原形是，面对多个一样的老虎机，每个老虎机吐钱几率不一样。要怎么样选择才能达到利益最大化。 这里会有一个EE...
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BPR 贝叶斯个性化排序BPR 贝叶斯个性化排序 相对于其他矩阵分解，不管是显式分解还是隐式分解，他们最后的得分都将经过排序后选择出要推荐的前n个。与其用均方根的损失函数去逼近原矩阵并选择评分最高分...
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LDA 文本主题分类LDA模型其实是对PLAS模型的一种贝叶斯学派改进(贝叶斯学派认为样本是不变的，而参数是服从某一种分布的)。所以有了一种丢骰子的模型，第一种骰子是doc_topic，第二种是...
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你好，我想请教一下 ，上面的loss函数与我们平时逻辑回归用的交叉熵loss不太相同.但是在FFM模型中的损失函数也是它。搞到十分疑惑。
Logistic Regression与Logistic Loss简介
Logistic Regression 在线性回归中，我们寻找的连续型随机变量和的函数关系式为：，其中为待估参数（包含截距项，即，），为随机误差。那么，如果是离散型随机变量，...
