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一文读懂FM算法优势,并用python实现!(附代码)

介绍 我仍然记得第一次遇到点击率预测问题时的情形,在那之前,我一直在学习数据科学,对自己取得的进展很满意,在机器学习黑客马拉松活动中也开始建立了自信,并决定好好迎接不同的挑战。 为了做得更好,我购买了一台内存16GB,i7处理器的机器,但是当我看到数据集的时候

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进阶隐式矩阵分解——探讨如何实现更快的算法

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文: 阶隐式矩阵分解 前不久我发布了一个Python版本的隐式交替最小二乘矩阵分解算法(代码),虽然其速度不慢;但是本着精益求精的精神,本文将围绕Conjugate Gradient(共轭

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【Python数据科学手册】专题:特征工程

本节将介绍特征工程的一些常见示例:表示分类数据的特征、表示文本的特征和表示图像的特征。另外,还会介绍提高模型复杂度的衍生特征和处理缺失数据的填充方法。这个过程通常被称为向量化,因为它把任意格式的数据转换成具有良好特性的向量形式。 1、分类数据 一种常见的非数

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《Python学习手册》读书笔记

之前为了编写一个svm分词的程序而简单学了下Python,觉得Python很好用,想深入并系统学习一下,了解一些机制,因此开始阅读《Python学习手册(第三版)》。如果只是想快速入门,我在这里推荐了几篇文章,有其他语言编程经验的人简单看一看就可以很快地开始编

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Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维

Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维 之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理。这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。   在数据处理中,经常会遇到特征

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对象跟踪小白?本文带你玩转OpenCV(C ++ / Python)

作者介绍:Satya Mallick,擅长领域为计算机视觉,机器学习,人工智能。 Linkdin:https://www.linkedin.com/in/satyamallick/zh-cn 在本教程中,我们将了解OpenCV 3.0中引入的OpenCV跟踪

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Python 数据科学手册 5.6 线性回归

5.6 线性回归 原文:In Depth: Linear Regression 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权,不保证与原文的意思严格一致。 就像朴素贝叶斯(之前在朴素贝叶斯分类中讨论)是分类任务的一个很好的起点,线

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与机器学习算法有关的数据结构

拥有机器学习技能是不够的。你还需要良好的数据结构的工作知识。学习更多,并解决一些问题。 因此,你已经决定不再使用固定的算法并开始编写自己的机器学习方法。也许你已经有了一种新的集群数据的新方法,或者你可能对你最喜欢的统计分类包的局限性感到失望。 无论哪种情况,你

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