- 前言 微博作为全球领先的中文广场社交平台，拥有海量用户与数据。在从海量数据中挖掘有价值的信息，为业务赋能的过程中，微博的推荐算法经历了数次升级换代，积累了许多经验。今天跟大家分享下，在此过程中遇到的问题，并且在长期改进与积累的过程中，微博机器学习平台的演进过程，以及当前架构如何更好的发挥算法的优势，为业务产生更多有价值的支撑。 主要... 前言 微博作为全球领先的中文广场社交平台，拥有海量用户与数据。在从海量数据中挖掘有价值的信息，为业务赋能的过程中，微博的推荐算法经历了数次升级换代，积累了许多经验。今天跟大家分享下，在此过程中遇到的问题，并且在长期改进与积累的过程中，微博机器学习平台的演进过程，以及当前架构如何更好的发挥算法的优势，为业务产生更多有价值的支撑。 主要...
- 前言 朴素贝叶斯（Naviebayes)的原理很简单：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为该代分项属于哪个类别？ 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教程（附源码） t... 前言 朴素贝叶斯（Naviebayes)的原理很简单：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为该代分项属于哪个类别？ 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教程（附源码） t...
- 前言 对比学习最近一年比较火，它的应用范围，已经从最初的图像领域，逐步拓展到了自然语言处理以及多模态等很多其它领域。本文介绍微博在自然语言处理以及多模态方面，应用对比学习的经验。 后文将要介绍的两个模型：CD-TOM和W-CLIP，CD-TOM是关于纯文本方面的对比学习模型；W-CLIP是关于<文本，图片>多模态数据方面... 前言 对比学习最近一年比较火，它的应用范围，已经从最初的图像领域，逐步拓展到了自然语言处理以及多模态等很多其它领域。本文介绍微博在自然语言处理以及多模态方面，应用对比学习的经验。 后文将要介绍的两个模型：CD-TOM和W-CLIP，CD-TOM是关于纯文本方面的对比学习模型；W-CLIP是关于<文本，图片>多模态数据方面...
- 前言 CTR预估模型的特点： 毫无疑问这个任务的是个二分类任务，预测点击与否。 CTR 预估的特征一般是 用户的日志特征和画像特征，包含类别特征和数值型特征两种。 此任务的评估指标是 AUC 得分 或者 Logloss，facebook2014年的论文指出Logloss可能是相对来说较好的一个评估指标。 存在以下问题： ... 前言 CTR预估模型的特点： 毫无疑问这个任务的是个二分类任务，预测点击与否。 CTR 预估的特征一般是 用户的日志特征和画像特征，包含类别特征和数值型特征两种。 此任务的评估指标是 AUC 得分 或者 Logloss，facebook2014年的论文指出Logloss可能是相对来说较好的一个评估指标。 存在以下问题： ...
- 目录 一，奇异值分解 二，伪逆矩阵 1，伪逆矩阵 2，python求解 3，伪逆矩阵的性质 4，伪逆矩阵的应用——求方程组的解 三，向量微分 1，标量对向量的微分 2，向量对向量的微分 3，向量微分的计算方法 一，奇异值分解 每个实对称矩阵A都可以进行特征值分解： 其中Q是正交矩阵，是对角... 目录 一，奇异值分解 二，伪逆矩阵 1，伪逆矩阵 2，python求解 3，伪逆矩阵的性质 4，伪逆矩阵的应用——求方程组的解 三，向量微分 1，标量对向量的微分 2，向量对向量的微分 3，向量微分的计算方法 一，奇异值分解 每个实对称矩阵A都可以进行特征值分解： 其中Q是正交矩阵，是对角...
- 前言：如何在有限数据下训练高效的深度学习模型？ 利用深度学习自动学习特征已经逐步取代了人工构建特征和统计方法。但其中一个关键问题是需要大量的数据，否则会因为参数过多过拟合。 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教... 前言：如何在有限数据下训练高效的深度学习模型？ 利用深度学习自动学习特征已经逐步取代了人工构建特征和统计方法。但其中一个关键问题是需要大量的数据，否则会因为参数过多过拟合。 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教...
- 前言 如果我们想拿到一个句子的特征向量可以采用什么样的方式？ 基于词袋模型(Bag of Words) Bag of Words : 主要思想是基于对句子中字出现的次数来构建句子向量，向量大小即为词表大小。可以采用的工具是gensim中的doc2bow TF-IDF：在BOW的基础上，考虑到每个字的重要程度，向量大小依然等于... 前言 如果我们想拿到一个句子的特征向量可以采用什么样的方式？ 基于词袋模型(Bag of Words) Bag of Words : 主要思想是基于对句子中字出现的次数来构建句子向量，向量大小即为词表大小。可以采用的工具是gensim中的doc2bow TF-IDF：在BOW的基础上，考虑到每个字的重要程度，向量大小依然等于...
- 前言 k-means算法是非监督聚类最常用的一种方法，因其算法简单和很好的适用于大样本数据，广泛应用于不同领域，本文详细总结了k-means聚类算法原理 。 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教程（附源码） ... 前言 k-means算法是非监督聚类最常用的一种方法，因其算法简单和很好的适用于大样本数据，广泛应用于不同领域，本文详细总结了k-means聚类算法原理 。 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教程（附源码） ...
- 前言 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教程（附源码） tableau可视化数据分析高级教程 在机器学习中，损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱，但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算... 前言 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教程（附源码） tableau可视化数据分析高级教程 在机器学习中，损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱，但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算...
- 作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。 我们将讨论以下 10 个库： TensorFlow Scikit-Learn ... 作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。 我们将讨论以下 10 个库： TensorFlow Scikit-Learn ...
- 序 声明：以下是博主精心整理的机器学习和AI系列文章，博主后续会不断更新该领域的知识： 人工智能AI实战系列代码全解析 手把手教你ML机器学习算法源码全解析 有需要的小伙伴赶紧订阅吧。 人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine ... 序 声明：以下是博主精心整理的机器学习和AI系列文章，博主后续会不断更新该领域的知识： 人工智能AI实战系列代码全解析 手把手教你ML机器学习算法源码全解析 有需要的小伙伴赶紧订阅吧。 人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine ...
- 前言 声明：后期原力计划活动期间的博文都会转入到对应的收费专栏。 博主后续会不断更新该领域的知识： 人工智能AI实战系列代码全解析 手把手教你ML机器学习算法源码全解析 有需要的小伙伴赶紧订阅吧。 在工作中，相信很多小伙伴都遇到过过拟合的现象，创建了一个可以完美训练样本的机器学习模型，但对于需要预测的样本却给... 前言 声明：后期原力计划活动期间的博文都会转入到对应的收费专栏。 博主后续会不断更新该领域的知识： 人工智能AI实战系列代码全解析 手把手教你ML机器学习算法源码全解析 有需要的小伙伴赶紧订阅吧。 在工作中，相信很多小伙伴都遇到过过拟合的现象，创建了一个可以完美训练样本的机器学习模型，但对于需要预测的样本却给...
- 导读：机器学习的学习方式包括监督学习和无监督学习等。针对一个给定的任务，首先要准备一定规模的训练数据，这些训练数据需要和真实数据的分布一致，然后设定一个目标函数和优化方法，在训练数据上学习一个模型。此外，不同任务的模型往往都是从零开始来训练的，一切知识都需要从训练数据中得到。这也导致了每个任务都需要准备大量的训练数据。在实际应用中，我们... 导读：机器学习的学习方式包括监督学习和无监督学习等。针对一个给定的任务，首先要准备一定规模的训练数据，这些训练数据需要和真实数据的分布一致，然后设定一个目标函数和优化方法，在训练数据上学习一个模型。此外，不同任务的模型往往都是从零开始来训练的，一切知识都需要从训练数据中得到。这也导致了每个任务都需要准备大量的训练数据。在实际应用中，我们...
- 自从人们发现越大的模型性能越好后，神经网络模型的参数量就在越来越大的道路上一去不复返了。从XX-large到GPT3，再到5300亿参数的Megatron Turing-NLG，深度学习越来越像是只有财大气粗的大公司才能玩得起的玩具。如果，我们想要在实验室“简陋”的环境下，尝试更大的模型，有什么行之有效的方法呢？ 最近，Faceb... 自从人们发现越大的模型性能越好后，神经网络模型的参数量就在越来越大的道路上一去不复返了。从XX-large到GPT3，再到5300亿参数的Megatron Turing-NLG，深度学习越来越像是只有财大气粗的大公司才能玩得起的玩具。如果，我们想要在实验室“简陋”的环境下，尝试更大的模型，有什么行之有效的方法呢？ 最近，Faceb...
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