發(fā)簡(jiǎn)信
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2021-07-15-對(duì)話模型整理
2021AAAI_DialogXL: All-in-One XLNet for Multi-Party Conversation Emotion...
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用Spark簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)阿里Swing，效果比itemCF優(yōu)化后的模型好很多Swing公式 思路 Swing模型構(gòu)建流程 思路舉例 代碼直接掉用fitOnline就好，按照PvEntity給出的數(shù)據(jù)格式構(gòu)造數(shù)據(jù)，para...
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最大似然估計(jì)和最大后驗(yàn)估計(jì)問題： 頻率學(xué)派和貝葉斯學(xué)派的區(qū)別？ MLE - 最大似然估計(jì) 例如仍硬幣：拋n次，k次為正面，則事件發(fā)生的概率為k/n缺點(diǎn)：當(dāng)數(shù)據(jù)樣本很少時(shí)候...
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spark streamming問題 為什么需要streamming,不用行不行？ streamming運(yùn)行機(jī)制？ 1.從Kafka拉數(shù)據(jù)方式：1）利用Receiver接收數(shù)據(jù)...
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spark的執(zhí)行
1.spark驅(qū)動(dòng)器是執(zhí)行開發(fā)程序中的 main方法的進(jìn)程2.Driver在執(zhí)行任務(wù)時(shí)候執(zhí)行一下操作1）把用戶程序轉(zhuǎn)為任務(wù)：程序 >> task...
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非負(fù)矩陣分解(NMF,Non-negative matrix factorization)
NMF意圖是什么? 大數(shù)據(jù)壓縮，少空間對(duì)矩陣進(jìn)行分解，其他矩陣分解存在負(fù)值，負(fù)值沒有意義。 NMF條件是什么？ 矩陣A=WH，A矩陣非負(fù) NMF...
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負(fù)樣本為王：評(píng)Facebook的向量化召回算法
文章亮點(diǎn)： 1.提出“曝光未點(diǎn)擊”在召回場(chǎng)景中的雞肋作用2.提出篩選負(fù)樣本的方案（主要是篩選hard負(fù)樣本的三種方案）3.將hard負(fù)樣本訓(xùn)練模...
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推薦SVD為什么要矩陣分解？ 因?yàn)閡ser-item矩陣稀疏，需要將user和item映射到同一低維空間進(jìn)行比較 為什么矩陣分解說得通？ 1）將user和...
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