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2016年07月的文章

推荐系统

RankNet算法原理和实现

leihao阅读(7474)评论(2)

首先抄一下论文中的理论,介绍一下RankNet,由于损失函数的特殊性,所以通过Tensorflow实现这个网络。 排序问题 在互联网的世界中有很多场景涉及到排序,搜索引擎根据用户输入的Query检索得到最相关的topk个网页;推荐引擎根据用...

模型

XGBoost原理

leihao阅读(13158)评论(1)

了解XGBoost之前,默认你已经比较了解CART算法。 预估函数 XGBoost是对GBDT的改进,所以类似GBDT的预估函数,作为「前向加法」模型,XGBoost的预估函数没有特别的地方,具体为: \(\hat{y}_i =\phi(x...

模型

决策树

leihao阅读(2030)评论(0)

作为一种直观并且实用的树形结构的分类/回归方法,决策树的叶子节点和非叶子节点都含有很多有用的信息,不仅单棵树可以作为分类/回归的模型独立使用,也可以将多棵树组合起来,同时在特征的选择上也有巨大的实用性。 特征空间 作为非线性模型,决策树最终...

推荐系统

Wand算法

leihao阅读(3900)评论(0)

Wand(weak and)算法有些年头了,最近要做基于文章的推荐,需要根据当前文章推荐出Top K个最相似的文章。一种直观的想法是对当前文章提取关键词,将关键词和其权重看做是检索的Query,对候选文章(百万量级)进行毫秒级的实时检索。 ...

最优化

「最优化」求解线性方程组

leihao阅读(1220)评论(0)

最小二乘解 考虑线性方程组: \(Ax=b\) 其中 \(A \in R^{m \times n}, b \in R^m, m\ge n, rank(A) = n\) 。未知数n的数量不大于方程m的数量,因此,如果b不属于矩阵A的值域空间,...

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