松坡的机器学习笔记

参考CS224N笔记The Skip-Gram Modelword2vec papernegative sampling paperNLP  人类语言是独特的传达含义的系统，不同于计算机视觉及其他的机器学习任务。  NLP领域有着不同难度等级的任务，从语音处理到语义解释等。NLP的目标是设计出算法令计算机“理解”自然语言以解决实际的任务。Easy的任务包括：拼写纠正、关键词搜索、同义词查找等；Medium的任务包括：信息解析等；Hard任务包括：机器翻译、情感分析、指代、问答系统等。

项亮老师的《推荐系统实践》学习笔记​。目录1、冷启动问题简介2、利用用户注册信息3、选择合适的物品启动用户的兴趣4、利用物品的内容信息5、发挥专家的作用推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为数据就成为推荐系统的重要组成部分和先决条件。但是对于很多在开始阶段就希望有个性化推荐应用的网站来说，对于没有大量的用户数据的情况下，就需要考虑冷启动...

项亮老师的《推荐系统实战》学习笔记​。​目录用户行为数据简介用户行为分析用户活跃度和物品流行度的分布用户活跃度和物品流行度的关系基于邻域的算法基于用户的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法UserCF和ItemCF的比较隐语义模型基于图的模型为了让推荐结果符合用户口味，我们需要深入了解用户。基于用户行为分析的推荐算法是个性化推荐系统的重要算法，学术界一般将这...

项亮老师的《推荐系统实战》学习笔记​。​目录1、什么是推荐系统2、个性化推荐系统应用场景3、推荐系统评测推荐系统实验方法离线实验用户调查在线实验评测指标用户满意度预测准确度覆盖率多样性新颖性惊喜度信任度实时性健壮性商业目标总结评测维度1、什么是推荐系统如果用户有明确的需求，可以通过商家的商品分类、指示牌、自己的搜索等方式来找寻自己...

以下只是将知识点QA化，不要为了面试硬背答案，还是先得好好看书Q-List：简要介绍一下SVM支持向量机包含几种模型什么是支持向量SVM为什么采用间隔最大化SVM的参数（C，ξ，γ\gammaγ）Linear SVM和LR的异同SVM和感知机的区别感知机的损失函数SVM的损失函数SVM怎么处理多分类SVM可以处理回归问题吗为什么把原问题转换为对偶问题为什么求解对偶问...

没有测量，就没有科学 ——门捷列夫原本之前的知识点总结里面没有太多关于模型评估的内容，QA这部分开始也没打算单独整理出来模型评估的部分。不过考虑到一个模型的评估指标是一个机器学习任务核心的部分，需要清楚各类机器学习任务的评估指标，那就汇总整理一下。评估指标评估方法评估指标机器学习的问题主要有分类、回归、聚类等等当我们选择评估指标的时候，要考虑具体的任务目标，要考虑具体的数据样本。...

浮沙之上，勿筑高台自己整理的笔记文章内容都是自己从自学机器学习以来涉及到的一些知识点、经历等等，包括研一上学期默默的学习机器学习理论知识，从李航老师的 《统计学习方法》 和周志华老师的 《机器学习》 西瓜书一步步地入门机器学习领域。这两本书从研一到确认工作陪伴了我两年，从入门学习到面试准备时都给予了我很大的帮助，以后这两本书也要经常的回头看看。理论学习后参加的数据挖掘类竞赛以及幸运的实习经历，...

环境：Win10, Python3.6(Anaconda)from matplotlib.font_manager import FontPropertiesmyfont=FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf',size=14)sns.set(font=myfont.get_name())