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?
使用Jupyter Notebook编程与python脚本编程的差异
深度学习之LSTM模型
半导体市场概览
12倍推理速度提升!Meta AI开源全新的AI推理引擎AITemplate
Hive的常用语法
三层Dirichlet 过程(非参贝叶斯模型)-来自Machine Learning
Java入门基础笔记-6
大型语言模型的新扩展规律(DeepMind新论文)——Training Compute-Optimal Large Language Models
Unifying Language Learning Paradigms——谷歌的一个模型打天下
网络爬虫需要掌握的基础知识
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