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深度学习之tensorflow实战篇

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机器学习人群扩散(LPA算法) R实现
1、 业务场景说明: 2、 从业务映射到机器学习: 3、 友商应用资料: 4、 LPA方法原理:[1][3] 5、 特征过滤的解决方案:[4] 6、 R语言试验 7、 总结(仅个人观点,欢迎指出错误): 附录: 一、常见的半监督学习大类:[2] 二、参考文献: 三、代码
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2019-02-13
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PCA: Principal Components Analysis,主成分分析法原理 1、引入   PCA算法是无监督学习专门用来对高维数据进行降维而设计,通过将高维数据降维后得到的低维数能加快
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2018-03-19
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机器学习人群扩散(LPA算法) R实现
1、 业务场景说明: 2、 从业务映射到机器学习: 3、 友商应用资料: 4、 LPA方法原理:[1][3] 5、 特征过滤的解决方案:[4] 6、 R语言试验 7、 总结(仅个人观点,欢迎指出错误): 附录: 一、常见的半监督学习大类:[2] 二、参考文献: 三、代码 1、 业务场景说明: 每个业务(或项目)期初阶段会面临一个问题:标签用户太少,未标签的用户太多。如:POI项目,X亿X千万的用户中只有X万不到的用户有过报错行为。如何快速将报错行为的人群快速扩散出去就成了现实业务问题。 2、 从业务映射到
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2018-03-16
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