参考链接: https://github.com/HIT-SCIR/ltp/blob/master/doc/install.rst http://www.xfyun.cn/index.php/services/ltp/detail?&app_id=NTZmYzg5ZWE= http://www.ltp-cloud.com/document/#api_rest_format_json 其他分词算法参考链接: NLPIR:http://www.nlpir.org/    http://www.dat…

wide&deep在个性化排序算法中是影响力比较大的工作了.wide部分是手动特征交叉(负责memorization),deep部分利用mlp来实现高阶特征交叉(负责generalization),wide部分和deep部分joint train. Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型,对比Wide & Deep ,不需要特征工程来获得高阶的交叉特征.对比 FM 系列的模型,DCN 拥有更高的计算效率并且能够提取到更高阶的交叉特征. 一个DCN模型从嵌入…

FM通过对于每一位特征的隐变量内积来提取特征组合,最后的结果也不错,虽然理论上FM可以对高阶特征组合进行建模,但实际上因为计算复杂度原因,一般都只用到了二阶特征组合.对于高阶特征组合来说,我们很自然想到多层神经网络DNN. DeepFM目的是同时学习低阶和高阶的特征交叉,主要由FM和DNN两部分组成,底部共享同样的输入.模型可以表示为: \[ \hat{y} = sigmoid(y_{FM}+y_{DNN}) \]…

机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习算法实践-SVM中的SMO算法>.(http://pytlab.github.io/2017/09/01/机器学习算法实践-SVM中的SMO算法/) 本文在之前简化版SMO算法的基础上实现了使用启发式选取α对的方式的Platt SMO算法来优化SVM.另外由于最近自己也实现了一个遗传算法框架GAFT,便…

在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独 在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.把数独问题转换为精确覆盖问题 2.设计出数据矩阵 3.用舞蹈链(Dancing Links)算法…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 13]Spark综合案例:简易电影推荐系统…

支持向量机SVM算法实践 利用Python构建一个完整的SVM分类器,包含SVM分类器的训练和利用SVM分类器对未知数据的分类, 一.训练SVM模型 首先构建SVM模型相关的类 class SVM: def __init__(self, dataSet, labels, C, toler, kernel_option): self.train_x = dataSet # 训练特征 self.train_y = labels # 训练标签 self.C = C # 惩罚参数 self.toler…

Softmax Regression算法实践 有了上篇博客的理论知识,我们可以利用实现好的函数,来构建Softmax Regression分类器,在训练分类器的过程中,我们使用多分类数据作为训练数据:如图 1.利用训练数据对模型进行训练: 完整代码为: # -*- coding: UTF- -*- # date:// # User:WangHong import numpy as np def gradientAscent(feature_data,label_data,k,maxCycle,a…

 1.1.Logistics Regression算法实践 有了上篇博客的理论准备后,接下来,我们用以及完成的函数,构建Logistics Regression分类器.我们利用线性可分的数据作为训练样本来训练.在构建模型的过程中,主要有两个步骤:(1)利用训练样本训练模型,(2)利用训练好的模型对新样本进行预测. 1.1.1.利用训练样本训练Logistics Regression模型 训练模型的主函数: if __name__=="__main__": print("---…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 演讲者:刘金明 腾讯云存储业务中心副总监 背景:5月23-24日,以"焕启"为主题的腾讯"云+未来"峰会在广州召开,广东省各级政府机构领导.海内外业内学术专家.行业大咖及技术大牛等在现场共议云计算与数字化产业创新发展. 腾讯云存储业务中心副总监-刘金明,在云+未来峰会上做了主题为<腾讯云 EB 级对象存储架构深度剖析及实践>的分享,以下内容整理自演讲. 刘金明:大家好.我是来自腾讯云存储业务中心…