GSDMM是一种基于狄利克雷多项式混合模型的收缩型吉布斯采样算法（a collapsed Gibbs Sampling algorithm for the Dirichlet Multinomial Mixture model）的简称，它是发表在2014年KDD上的论文《A Dirichlet Mu ...
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2017-11-13 21:28:18
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缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显 ...
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2017-11-13 21:18:13
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在 Android 中进行图片压缩是非常常见的开发场景，主要的压缩方法有两种：其一是质量压缩，其二是下采样压缩。 ...
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2017-11-13 18:21:04
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这一周的主体是调参。 1. 超参数：No. 1最重要，No. 2其次，No. 3其次次。 No. 1学习率α：最重要的参数。在log取值空间随机采样。例如取值范围是[0.001, 1]，r = -4*np.random.rand(), α = 10r。 No. 2 Momentum β：0.9是个不 ...
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2017-11-11 15:27:39
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过拟合原因 数据：数据不规范，数据量少，数据穿越，统计特征用到了未来的信息或者标签信息 算法：算法过于复杂 解决： 1、将数据规范化，处理缺失值，增加数据量，采样，添加噪声数据 2、正则化，控制模型复杂程度， 3、early stoping，减少迭代次数，减少树的深度， 4、学习率调大/小点、 5、 ...
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2017-11-04 15:00:56
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SP的提出时间比CoSaMP提出时间稍晚一些，但和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的方法几乎是一样的。SP与CoSaMP主要区别在于“In each iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theC ...
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2017-11-02 11:29:25
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输入信号序列和采样率，该子函数可以画出该信号的频谱图。 ...
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2017-11-01 15:44:08
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/27689464 这篇文章对集成学习讲的不错 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现比较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时会我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型，在某些方面表现比较好)。集成学习就 ...
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2017-10-30 17:09:24
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压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法。CoSaMP也是对OMP的一种改进，每次迭代选择多个原子，除了原子的选择标准之外，它有一点不同于ROMP：ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留，而CoSaMP ...
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2017-10-30 17:05:40
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最近在个性化推荐系统的优化过程中遇到一些问题，大致描述如下：目前在我们的推荐系统中，各个推荐策略召回的item相对较为固定，这样就会导致一些问题，用户在多个推荐场景（如果多个推荐场景下使用了相同的召回策略）、多次请求时得到的结果也较为固定，对流量的利用效率会有所降低；尤其对于行为较少的用户，用来作为 ...
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2017-10-27 19:08:25
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