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刘笑江的专栏

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在线学习方法概述

r 语言编程算法 https 网络安全正则表达式

推荐系统算法常常用到逻辑回归算法，而传统的批量学习算法如 SGD 无法应对大规模、高维的数据集和实时数据流。为了解决这个问题，在线最优化算法如 TG [1]、FOBOS [2]、RDA [3]、FTRL [4,5,6] 应运而生，下面将介绍、对比这些算法。

2019-12-30

7610

机器学习编程算法

机器学习笔记评估指标准确率查准率 How many relevant items are selected? accuracy=TP(TP+FN) 召回率查全率 How many sel

2018-05-28

2.7K0

Reinforce Learning

强化学习编程算法

强化学习笔记。 K-摇臂赌博机赌徒投币后选择一个摇臂，每个摇臂以一定概率吐出硬币。算法需要最小化累计遗憾 \begin{align} R_T &= \sum_{i=1}^{T} \bigg(w_{opt} - w_{B(i)} \bigg) \\ &=Tw^* - \sum_{i=1}^{T} w_{B(i)} \end{align} 其中 wB(i)w_{B(i)}wB(i) 是第 iii 次实验被选中臂的期望收益，w∗w^*w∗ 是最佳选择臂的收益。基于规则

2018-05-28

6360

在线学习方法概述

推荐系统编程算法

推荐系统算法常常用到逻辑回归算法，而传统的批量学习算法如 SGD 无法应对大规模、高维的数据集和实时数据流。为了解决这个问题，在线最优化算法如 TG [1]、FOBOS [2]、RDA [3]、FTRL [4,5,6] 应运而生，下面将介绍、对比这些算法。 TODO TG L1 正则化在 online 不能产生较好的稀疏性，而稀疏性对于高维特征向量以及大数据集又特别的重要。为解决这个问题，John Langford 等人在 2009 年提出 Truncated Gradient [1]。 SGD 对于传

2018-05-28

7540

笔记：软件开发的转折——并发化

——文章The Free Lunch Is Over: A Fundamental Turn Toward Concurrency in Software By Herb Sutter的读书笔记免费午餐的结束近年来，摩尔定律失效、主频提速放缓，下一代CPU设计提高性能的方法：超线程(Hyperthreading)、多线程、缓存。从1990年代至今，面向对象编程成为主流的原因，是其优势明显——能解决更大型的问题、更好的依赖解决；而其劣势——性能代价大，由摩尔定律——不断提速的CPU性能，所补偿，作者成

2018-05-28

3370

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