在我们给推荐问题建模时，神秘的正则化项L0、L1、L2的选择对模型很重要。为什么要加正则化？正则化有哪几种形式？到底该选择哪种正则化来建模呢？正则化项与推荐问题的关系？
轮盘赌java算例
重磅！Meta将PyTorch移交给Linux基金会！
推荐模型：显式反馈模型VS隐式反馈模型
Python生态系统中5个NLP工具库
全球最大10个的SaaS企业简介
Java爬虫入门简介（五）——抓包工具的使用以及使用HttpClient模拟用户登录的访问
国产代码补全预训练模型——清华大学CodeGeeX发布！
后代选择器
Map或Hashtable的value排序
隐马尔科夫模型及其在NLP中的应用指南
Dirichlet Distribution（狄利克雷分布）与Dirichlet Process（狄利克雷过程）
回归模型中的交互项简介（Interactions in Regression）
贝塔分布（Beta Distribution）简介及其应用
矩母函数简介（Moment-generating function）
使用R语言进行K-means聚类并分析结果
普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）的详细推导过程
H5文件简介和使用
深度学习技巧之Early Stopping（早停法）
Wishart分布简介
stata 用outreg2输出回归结果