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huagong_adu
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Stanford Online Machine Learning 学习笔记1——单变量线性回归
TomMitchell 对机器学习的定义是:Acomputer program is said to learn from experience E, with respect to some taskT, and some performance measure P, if its performance on T, as measuredby P, improves with experie原创 2012-02-19 21:19:39 · 7726 阅读 · 0 评论 -
频繁项集挖掘算法之FPGrowth
背景: 频繁项集挖掘算法用于挖掘经常一起出现的item集合(称为频繁项集),通过挖掘出这些频繁项集,当在一个事务中出现频繁项集的其中一个item,则可以把该频繁项集的其他item作为推荐。比如经典的购物篮分析中啤酒、尿布故事,啤酒和尿布经常在用户的购物篮中一起出现,通过挖掘出啤酒、尿布这个啤酒项集,则当一个用户买了啤酒的时候可以为他推荐尿布,这样用户购买的可能性会比较大,从而达到原创 2014-01-01 22:30:23 · 49689 阅读 · 7 评论 -
主题模型-LDA浅析
上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议,在个性化推荐、社交网络、广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型,感觉这个模型的应用挺广泛的,会后抽时间了解了一下LDA,做一下总结:(一)LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有原创 2012-09-03 14:09:24 · 261376 阅读 · 34 评论 -
Learning To Rank之LambdaMART的前世今生
LambdaMART是Learning To Rank的其中一个算法,适用于许多排序场景。它是微软Chris Burges大神的成果,最近几年非常火,屡次现身于各种机器学习大赛中,Yahoo! Learning to Rank Challenge比赛中夺冠队伍用的就是这个模型,据说Bing和Facebook使用的也是这个模型。本文先简单介绍LambdaMART模型的组成部分,然后介绍与该模型相关的其他几个模型:RankNet、LambdaRank,接着重点介绍LambdaMART的原理,然后介绍Lambd原创 2014-11-02 17:57:28 · 71769 阅读 · 14 评论