一些LR的经验，讲的还不错

最新推荐文章于 2024-11-28 11:30:43 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/9567227.html

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AI上推荐 之 逻辑回归模型与GBDT+LR(特征工程模型化的开端)
Miracle8070
09-10 7789
1. 前言 随着信息技术和互联网的发展， 我们已经步入了一个信息过载的时代，这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战： 信息消费者：如何从大量的信息中找到自己感兴趣的信息？ 信息生产者：如何让自己生产的信息脱颖而出， 受到广大用户的关注？ 为了解决这个矛盾， 推荐系统应时而生， 并飞速前进，在用户和信息之间架起了一道桥梁，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息， 一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户前面。 推荐系统近几年有了深度学习的助推发展之势迅猛， 从前深度学习的传统推荐模型(协
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面试总结——LR
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实际工作中，我们可能会遇到如下问题： 预测一个用户是否点击特定的商品 判断用户的性别 预测用户是否会购买给定的品类 判断一条评论是正面的还是负面的 最大似然估计，就是利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。 例如：一个麻袋里有白球与黑球，但是我不知道它们之间的比例，那我就有放回的抽取10次，结果我发现我抽到了8次黑球2次白球，我要求最有可能的黑白球之间的比...
关于写博客的一些心得
静静的学习就好
07-23 483
本人注册优快云用户确实已经多年，但直到3个月之前才开始写自己的第一篇文章。截止到现在，已经写了33篇原创文章。绝大多数是和强化学习(Reinforcement Learning)相关。在此，我在此分享一下写博客的心得。 ...
【机器学习】逻辑回归LR
littlemichelle
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逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。 LR为什么是线性模型 Logistic Regression从几率的概念构建线性回归模型。一个事件发生的几率（odds）为该事件发生的概率与不发生概率的比值，几率的取值范围为[0,+∞)，其对数的取值范围为实数域，所以，可以将对数几率作为因变量构建线性回归模型： 由此可得，即P...
深度学习的一些经验
一新新的小白的博客
05-29 5895
一、深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记（CDA深度学习实战课程第一期） 1、学习率 步长的选择：你走的距离长短，越短当然不会错过，但是耗时间。步长的选择比较麻烦。步长越小，越容易得到局部最优化（到了比较大的山谷，就出不去了），而大了会全局最优 一般来说，前1000步，很大，0.1；到了...
【考研经验贴】24考研860软件工程佛系上岸经验分享
文艺倾年的博客
04-04 7129
电子科技大学的信软院的电子信息专业初试为政治、英一、数一、860专业课（软件工程+计算机网络），考研难度中等，本人是24考研应届生，初试成绩：政治：71、英语：63、数学：123、专业课：133、总分：390分，以下是我在备考过程中的经验总结，希望能帮到正在备考这所学校的同学。💡其他科目考生 也可 以此做参考。
2014年探索：GBDT+LR组合模型，自动化特征工程与端到端训练实践
xziyuan的博客
07-06 715
FFM模型采用引入特征域的方式增强了模型的特征交叉能力，但无论如何, FFM只能做二阶的特征交叉，如果继续提高特征交叉的维度，会不可避免地产生 组合爆炸和计算复杂度过高的问题。那么，有没有其他方法可以有效地处理高维 特征组合和筛选的问题呢？2014年，Facebook提出了基于GBDT+LR组合模型 的解决方案。GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。
历时半年，多了一些新的LLM大模型经验和感想
2401_85343303的博客
11-28 1246
历时半年，多了一些新的经验和感想。整理一下～以下内容均为个人经验（臆测），不具有指导意义。
[kaggle实战] Digit Recognizer -- 从KNN,LR,SVM,RF到深度学习
ACM 【程式=演算法+資料結構】@蜡笔小轩V
02-27 1万+
之前看了很多入门的资料，如果现在让我来写写，我觉得我会选择”数字识别(digit recognizer)”作为例子，足够有趣，而且能说明很多问题。kaggle是个实践的好地方，python是门方便的语言，sklearn是个不错的库，文档很适合学习。那就用sklearn来实践一下机器学习，加深理解吧！
机器学习模型训练经验
weixin_45320238的博客
10-12 726
模型训练经验
【数据库技术】SQL语言基础操作示例：创建学生表、插入与查询数据入门教程
08-22
内容概要：本文档提供了一个简单的SQL语言示例，旨在帮助初学者快速掌握SQL的基本操作。示例的功能是创建一个学生表并插入数据，然后查询所有学生信息。首先，通过`CREATE TABLE`语句创建一个名为Students的表，定义了表的结构，包括id（自动递增主键）、name（非空字符串）、age（整数）和grade（字符串）四个字段。接着，利用`INSERT INTO`语句向表中插入了三条学生记录。最后，使用`SELECT * FROM`语句查询并显示了表中的所有数据。文中还简要介绍了运行这些SQL语句的方法，包括打开MySQL客户端、连接到指定数据库以及执行代码的具体步骤。 适合人群：对SQL语言感兴趣的初学者，尤其是刚开始接触数据库操作的新手。 使用场景及目标：①学习如何在SQL中创建表，定义表结构；②掌握向表中插入数据的方法；③学会使用查询语句从表中检索数据。 其他说明：此示例基于MySQL数据库，但大部分SQL语法具有通用性，适用于其他关系型数据库系统。建议读者按照文中提供的步骤，在自己的环境中实际操作，以便更好地理解和掌握SQL的基本概念和操作。
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2024 年大模型面试必备宝典：全方位知识梳理与高效应试指南
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/262584c7179b 在大模型蓬勃发展的当下，无论是校招还是社招，大模型相关岗位竞争愈发激烈，面试难度也不断攀升。为助力大家成功应对大模型面试，特推出《2024 大模型面试全攻略》 。 这本攻略全面且系统，从基础理论到进阶应用，从模型微调技巧到前沿技术探索，涵盖了大模型面试的各个关键领域。它不仅梳理了主流开源模型体系的特点与应用场景，如 GPT 系列、BERT、XLNet 等；还深入剖析了模型训练过程中的关键环节，像预训练与微调的流程及要点。 在面试题方面，无论是基础的 “目前主流的开源模型体系有哪些”“大模型 LLM 的架构介绍”，还是进阶的 “如何让大模型处理更长的文本”“如何缓解 LLMs 复读机问题”，亦或是微调相关的 “如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存” 等高频问题，都能在其中找到详细解答。 此外，针对 LangChain、参数高效微调（PEFT）等热门技术，攻略也提供了丰富的面试问答与深度解析，帮助读者精准把握面试要点，提升面试成功率 。无论是初涉大模型领域的新手，还是寻求突破的资深从业者，《2024 大模型面试全攻略》都将是你求职路上的得力助手，助你在大模型面试中脱颖而出 。
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基于Python + Django的AD_Exchange管理系统.zip
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【金属氢化物储氢系统】基于动态建模与性能分析的燃料电池汽车应用研究：吸放氢过程优化及热管理系统设计（论文复现含详细代码及解释）
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内容概要：本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用，通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型，结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明，低温环境有利于氢气吸收，高温则促进氢气释放；提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外，通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段，进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征，并提出了具体的优化设计方案。 适用人群：从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标：①为储氢罐热管理设计提供理论依据；②推动车载储氢技术的发展；③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据；④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明：该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论，还提出了具体的操作参数优化建议，如吸氢阶段维持25-30°C，氢气流速0.012g/s；放氢阶段快速升温至70-75°C，水速18-20g/min。同时，文章还强调了安全考虑，如最高工作压力限制在5bar以下，温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
Python课程设计项目：基于python机器学习(ml)的天气预测和天气可视化.zip
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