机器学习/深度学习/数据挖掘其实可以很简单--把复杂的问题讲简单

本文深入浅出地解析了机器学习中的关键算法,包括梯度下降法、决策树、GBDT、word2vec、RNN及LSTM,并探讨了算法背后的数学原理与实践应用,如归一化、正则化、并行化策略,以及在个性化推荐和CTR预估项目中的应用。

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机器学习其实可以很简单,把问题理解透了,用简单的方式把复杂问题讲简单。

算法总结
1 【为什么归一化能提高梯度下降法求最优解的速度?】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/97239336

2 【为什么拟合残差能够减少损失?(或者为什么要对弱模型拟合残差得到残差树然后与弱模型线性相加得到较强模型?)】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/97240551

3 【决策树处理缺失值的原理】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/97240896

4 【精确率、召回率、F1值、roc、auc】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/98454304

5 【随机梯度下降(SGD),批量梯度下降(BGD)】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/98454720

6 【GBDT如何做正则化?】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/98878382

7 【GBDT哪些部分可以并行】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/98878459

8 【均值、方差、偏差、标准差、协方差等数学概念专题讲解】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/98878619

9 【推荐系统算法之协同过滤方法专题】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/89388942
10【word2vec原理】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/97650128

11 【循环神经网络–传统RNN、LSTM循序渐进的通俗易懂解释】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/89925364

比赛项目
1 【京东如期而至比赛/电商平台个性化推荐项目经验分享】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/89538739

2 【阿里妈妈广告点击转化率(CTR)预估项目(附github代码)】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/89286037

3 【类似用户画像预测的特征工程技巧总结】:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40363423/article/details/89812446

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