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RSS订阅原创 推荐系统之FM的思考
本文记录了在学习推荐系统中FM这一模型时提出的一些问题和思考。思考：one-hot编码是将类别型特征转换为向量的编码方式，例如：某模型有三个特征类别，星期、性别、城市。这三个特征就是类别型特征，无法直接进行数值表示，也无法进行计算。one-hot的作用就是将其数值化。若某样本的特征表示为[Weekday = Monday, Gender = Man, City = Beijing]，那么各类别数值化之后分别是：由此可以看到，数值化之后的向量中存在大量的0，在互联网的海量数据中更是如此。
2023-02-25 14:34:01
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原创 机器学习算法之Linear Regression线性回归的实现与理解（D2L）
D2L深度学习:Linear Regression线性回归的实现与理解本篇是在学习了李沐大神的《dive into deeplearning》中的线性回归部分之后，动手实践做的一些笔记和注释
2022-09-26 11:30:56
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原创 Vscode + PyTorch + Anaconda联动
vscode与pytorch与anaconda联合过程中产生的问题和解决方案（解决了ModuleNotFoundError、pythonpath问题和numpy版本问题）
2022-09-05 17:43:02
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空空如也
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