dreamfantacy的博客

faiss使用faiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。由Facebook AI Research研发。具有以下特性：1、提供多种检索方法2、速度快3、可存在内存和磁盘中4、C++实现，提供Python封装调用。5、大部分算法支持GPU实现下面，具体讲解了faiss常用的几种实现方法。import faissfrom faiss import normalize_L...

FM论文地址：https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf1、FM背景在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在进行CTR预估时，除了单特征外，往往要对特征进行组合。对于特征组合来说，业界现在通用的做法主要有...

简介逻辑回归虽然名字里面有回归，但是主要用来解决分类问题。逻辑回归输出是在线性回归的基础上，加上了Sigmoid激活函数后的结果。下面，我们首先了解下什么是线性回归。一、线性回归（Linear Regression）线性回归的表达式：f(x)=wTx+bf(x) = w^Tx + bf(x)=wTx+b线性回归对于给定的输入xxx，输出的是一个数值yyy ，因此它是一个解决回归问题的...

转载：https://blog.youkuaiyun.com/liuweiyuxiang/article/details/78874106?utm_source=app介绍LDA，即线性判别分析（linear discriminant analysi），当然在NLP中，这个简写也常被认为是Latent Dirichlet allocation。LDA是一种常用的有监督降维手段，与之相对应的是PCA（无监督...

转载知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21580949PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，常用于高维数据的降维。数据的向量表示及降维问题一般情况下，在数据挖掘和机器学习中，数据被表示为向量。例如某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一...