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搜索关键字:learning to rank    ( 5900个结果
集成鲁棒性论文翻译及理解
Ensemble Robustness and Generalization of Stochastic Deep Learning algorithm 论文理解 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-16 18:50:07    阅读次数:68
SQL SERVER 的窗体函数OVER的使用:row_number/rank/dense_rank
原文:SQL SERVER 的窗体函数OVER的使用:row_number/rank/dense_rank 举个例子给大家加深印象,也方便理解: 1.目前有这几笔数据: Select '1班' banji,'张三' as name ,56 as score into #studentSoure un... ...
分类:数据库   时间:2020-05-16 00:30:14    阅读次数:93
卡耐基梅隆大学(CMU)元学习和元强化学习课程 | Elements of Meta-Learning
本文为卡耐基梅隆大学Probabilistic Graphical Models 课程中 Elements of Meta-Learning 关于元学习和元强化学习部分的内容讲解,包括元学习的基础介绍和元强化学习的元素介绍两个部分,具体内容如下: ...
分类:Web程序   时间:2020-05-15 09:17:45    阅读次数:79
【Kaggle】Intermediate Machine Learning(管道+交叉验证)
文章目录 4. Pipelines 管道5. Cross-Validation 交叉验证上一篇:【Kaggle】Intermediate Machine Learning(缺失值+文字特征处理) 4. Pipelines 管道 该模块可以把数据前处理+建模整合起来 好处: 更清晰的代码:在预处理的每 ...
分类:系统相关   时间:2020-05-13 23:37:13    阅读次数:108
java 进程缓存之caffeine
https://www.jianshu.com/p/5c04d0cd3c1f 使用举例: https://www.cnblogs.com/CrankZ/p/10889859.html 引入maven工程: https://mvnrepository.com/artifact/com.github.b ...
分类:编程语言   时间:2020-05-12 11:32:22    阅读次数:107
论文阅读5.10
Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data 13年的DSSM模型,学习query到doc的相关性,用两个DNN模型将query和doc编码到相同维度的语义层,然后用cosine度量相关 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-10 23:32:48    阅读次数:109
SQL-Rank-Example
数据全部使用 "MySQL Employee Database" Rank排名(不分组) 计算薪资范围在[39200,39220]的薪资排名(数据量比较小,且包含重复值) 普通排名,不考虑值重复 使用一个 变量来递增排名值 并列排名,相同值排名相同 使用一个 变量来递增排名值,如果和上一条记录的薪资 ...
分类:数据库   时间:2020-05-10 18:59:06    阅读次数:86
MAC地址防漂移配置
#全局开启mac地址漂移检测(默认开启) [Huawei]mac-address flapping detection #配置接口学习mac地址优先级,默认为0,越大越优先 [Huawei-GigabitEthernet0/0/1]mac-learning priority <0-3> #配置不允许 ...
分类:系统相关   时间:2020-05-10 15:08:42    阅读次数:182
golang学习资源汇总
b站一个up主那边整理的一个pdf,摘录出来,分享给大家~~ 1.学习资源汇总 https://github.com/developer learning/learning golang 2.基础知识入门 菜?教程 https://www.runoob.com/go/go tutorial.html ...
分类:其他好文   时间:2020-05-10 14:58:15    阅读次数:86
ML-Review-集成-bagging-RF
集成学习(ensemble learning)—bagging—RF Bagging主要关注降低方差。(low variance)Boosting关注的主要是降低偏差。(low bias) bagging是对许多强(甚至过强)的分类器求平均。在这里,每个单独的分类器的bias都是低的,平均之后bia ...
分类:其他好文   时间:2020-05-10 12:54:21    阅读次数:77
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