重复定时器，JS有一个方法叫做setInterval专门为此而生，但是大家diss他的理由很多，比如跳帧，比如容易内存泄漏，是个没人爱的孩子。而且setTimeout完全可以通过自身迭代实现重复定时的效果，因此setIntervval更加无人问津，而且对他退避三舍，感觉用setInterval就很low。But！setInverval真的不如setTimeout吗？请大家跟着笔者一起来一步步探索吧！
本文所提方法针对召回阶段所用方法。之前的工作考虑的是如何缓解流行偏差带来的问题，包括IPS，causal embedding等，而本文考虑的是直接缓解流行偏差而不是流行偏差带来的影响。并且本文考虑到“不是所有流行偏差都是有害的”，流行的item可以反映这个item的趋势和内在特性。而我们需要缓解的是流行偏差对item曝光带来的影响。
(A) 上偏差, 正值(B) 上偏差,负值(C)下偏差, 正值(D) 下偏差, 负值
① 举例 : 重量 , 高度 , 长度 , 距离 , 经纬度 , 温度 , 气压 等由 数值 和 刻度单位 组成的变量 ;
现有的推荐系统模型训练通常采用point wise（如交叉熵）或pair wise损失（如BPR），但是标签的有限的表达能力可能无法适应不同程度的用户偏好，从而导致模型训练期间的冲突，作者称之为标注偏差（annotation bias）。
由于之前KNN分类器的缺点，让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像分类任务，这种方法主要有两部分组成： 评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射（f(x)=Wxf(x)=Wx）。 损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。 这种方法其实最后可以转化成一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。
我们在调试一个学习算法时，通常会用学习曲线（Learning Curves）观察机器学习算法是否为欠拟合或过拟合。
深度学习实战 前面总结了吴恩达的深度学习课程笔记，博主把后续的深度学习课程笔记总结记录到个人博客里面，以供学习和交流使用。今天总结的是深度学习的超参数调试、正则化和梯度检验。 改善神经网络 依次通过数
这是我今年（2018）年初的小项目，当时也是手贱，不想用别的播放器，想着做一个自己的网页播放器，有个歌曲列表、可关键词搜索、歌词滚动播放的效果，于是乎，就做了这一个 Lily_music
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 本章含盖 11.1 决定下一步做什么 11.2
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是，Python通常比Java，C＃尤其是C，C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
最近在看Mask R-CNN，了解到其边框包裹紧密的原因在于将 Roi Pooling 层替换成了 RoiAlign 层，后者舍去了近似像素取整数的量化方法，改用双线性插值的方法确定特征图坐标对应于原图中的像素位置。本文整理了双线性插值的一些知识，便于更好的理解其中的操作。
Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 的协同过滤推荐算法。
概念 最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。 原理 [原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结，希望对大家能有用]
T C P超时与重传中最重要的部分就是对一个给定连接的往返时间（ RT T）的测量。由于路由器和网络流量均会变化，因此我们认为这个时间可能经常会发生变化， T C P应该跟踪这些变化并相应地改变其超时时间。
介绍 上面是单个LSTM单元的图表。我知道它看起来可怕?,但我们会通过一个接一个的文章,希望它会很清楚。 解释 基本上一个LSTM单元有4个不同的组件。忘记门、输入门、输出门和单元状态。我们将首先简
本周内容较多，故分为上下两篇文章。 一、内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection System（创建异常检测系统） Developing and Evaluating an Anomaly Detection System Anomaly Detection vs. Supervised Lear
违反假设（A2）或（A3）的被 IV 定义为 "无效 "IV。即可能对结果产生直接影响的变量，就被称为 "无效 "工具变量。
Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率，以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法。为了让学习算法表现更好，我们还会学习如何解决处理偏态数据（skewed data）。 以下内容部分参考我爱公开课-Advice for applying machine learning 一、内容概要 Evaluating a learning algorithm Deciding what to try next(决定接下
一开始见到PID计算公式时总会问“为什么是这样子的一道公式”，为了理解那几道公式，当时将其未简化前的公式活生生地算了一遍，现在想来，这样的演算过程固然有助于理解，但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定抽象了解后再进行演算则会理解的更快！
在小数据量的时代，如 100、1000、10000 的数据量大小，可以将数据集按照以下比例进行划分：
需要选择合适的模型，能够正确的训练模型，并更好的拟合数据。如下的例子是房价面积和价格的线性回归模型，
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有好几天没有发表博客了，这也是因为一直开发音乐和完善我的博客项目，好不容易抽出时间总结一下这几天所做的东西，还这么多课，实则匆忙
在使用 Moment.js 转换为 UTC 格式的时候，我们可能会遇到 2 个小问题。
在训练机器学习模型中，结果不能被很好地预测通常是因为高偏差（欠拟合）或高方差（过拟合）。把交叉验证集的代价函数和测试集的代价函数画在一个图像中：
在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection） 问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧： 假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA（质量控制测试），而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者引擎的振动等等。这样一来，你就有了一个数据集，你将这些数据绘制成图表，如下图。
format 必需。规定时间戳的格式。 timestamp 可选。规定时间戳。默认是当前的日期和时间。
以前也想过要写博客，但是却一直没有付诸于实践，作为第一篇原创，我还是选择将以前电赛时的作品拿出来，毕竟当初可是花费了好多心血的，汗~
6 逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类(Classification) 6.2 假设函数表示(Hypothesis Representation) 6.3 决策边界(Decision Boundary) 6.4 代价函数(Cost Function) 6.5 简化的成本函数和梯度下降(Simplified Cost Function and Gradient Descent) 6.6 进阶优化(Advanced Optimization) 6.7 多类别分类: 一对多(Multiclass Classification: One-vs-all) 7 正则化(Regularization) 7.1 过拟合问题(The Problem of Overfitting) 7.2 代价函数(Cost Function) 7.3 线性回归正则化(Regularized Linear Regression) 7.4 逻辑回归正则化(Regularized Logistic Regression)
当学习的算法时候，考虑的是如何选择参数来使得训练误差最小化。在模型建立的过程中很容易遇到过拟合的问题，那么如何评估模型是否过拟合呢？
在这篇文章，我将会展示给你如何使用 Synaptic.js 创建并训练一个神经网络，它允许你在 Node.js 和浏览器中进行深度学习。
懒得看文章？没关系，稍后会附上文章内容概述，同时，更希望能通过阅读这一期的精读，穿插着深入阅读原文。
这是一个很老的问题，相信很多人在工作中都遇到过，之前看到X乎上看到的，分析的很通透，所以跟大家一起分享一下。
当我们第一次接触机器学习问题的时候，面对着大量的数据和一个分类/回归的机器学习任务，我们本能地会采取这样的方式：选择一个决策树分类器或一个Lasso回归模型，将我们的数据全部灌入模型中，然后以看戏的心态看着模型一步步迭代、完成训练，随后我们看了一眼准确率，感叹一下机器学习的神奇，就感觉自己的任务完成了；随着学习的深入，我们了解到训练集/测试集的切分、交叉验证等一系列的评估手段，进而走入了“调参”的深坑，度过了许多个不眠之夜；经过多次的课程作业或实践任务，利用我们学到的方法和技巧，我们似乎已经能够选择出对某个
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。
本周主要学习SVM 一、 内容概要 Large Margin Classification Optimization Objective（优化Objective（损失函数）） Large Margin Intuition（大边距的直观理解） Mathematics Behind Large Magin Classification（最大间距分类器背后的数学推导） Kernels Kernels 1 Kernels 2 SVMs in Practice Using An SVM 二、重点&难点 1. L
算法（Algorithm）：计算机解题的基本思想方法和步骤。 算法的描述：是对要解决一个问题或要完成一项任务所采取的方法和步骤的描述，包括需要什么数据（输入什么数据、输出什么结果）、采用什么结构、使用什么语句以及如何安排这些语句等。通常使用自然语言、结构化流程图、伪代码等来描述算法。
本文是 Google 在 RecSys 2019 上的最新论文，作者采用了目前主流的双塔模型，并基于此设计了一个使用双塔神经网络的建模框架，其中一个塔为 item 塔，编码了 item 大量的内容特征。
近日，深圳先进院-上海智峪生科-深圳超算-南洋理工联合团队在《Briefings in Bioinformatics》（影响因子IF=11.622）上发表了题为“Improving protein–ligand docking and screening accuracies by incorporating a scoring function correction term”的论文。该论文提供了一种新的蛋白质-小分子对接评分函数的设计思路，即结合对小分子对接构象的偏差估计作为传统评分函数的修正项，可以显著提升分子对接和筛选的精度，对于小分子药物设计和筛选有着重要意义。本文通讯作者是南洋理工大学慕宇光教授和深圳先进技术研究院魏彦杰研究员，第一作者是郑良振博士（智峪生科小分子算法负责人、深圳先进院联合培养博士后）。
这是ECMWF春季报告中的一篇文章，主要讨论了目前资料同化(DA)和现代的ML/DL间的基础理论等价问题，并提供了一些示例，以说明如何在NWP工作流程中应用ML/DL，从而扩展当前DA方法的能力，得到更好的分析和预测。
视频演示：https://mpvideo.qpic.cn/0b2eleaawaaaqeacrtymk5svawodbnmqacya.f10002.mp4?
在本文中，我将向你展示如何使用Synaptic.js来创建和训练神经网络，它允许你在Node.js和浏览器中进行深度学习。我们将创建最简单的神经网络:一个能够解决XOR方程的问题。 但在我们看代码之前，我们先来看看神经网络的基本知识。 神经元和突触 神经网络的第一个组成部分是，神经元。神经元就像一个函数，它需要一些输入，然后返回一个输出。 有很多不同类型的神经元。我们的网络将使用S函数的神经细胞，它取任何给定的数字，并将其压缩为0到1之间的值。 下面的圆圈说明了一个S型的神经元。它的输入是5，输出是1。箭头
根据JS的垃圾回收机制，当内存中引用的次数为0的时候内存才会被回收 全局执行上下文中的对象被标记为不再使用才会被释放
作者：Per Harald Borgen 编译：高宁，Saint，钱天培 *本文含大量代码，如需原文请从文末来源链接获取。 自己搭建神经网络太复杂？ 别怕！ 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到 如何使用Synaptic.js（https://synaptic.juancazala.com/#/）创建和训练神经网络。 利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程（XOR
https://www.cnblogs.com/zjstar12/archive/2012/01/12/2320408.html
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。
神经网络(神经网络主要包括输入，隐藏与输出层。其中，隐藏与输出的每个小圆圈表示一个神经元。
当我们开始学习深度学习时，一般会觉得它由许多隐藏层组成。但浅层神经网络仅包含1或2个隐藏层，这种网络也被称为人工神经网络。在这篇文章中，让我们看看什么是浅层神经网络及其在数学环境中的工作。下图给出了一个浅层神经网络的示例，其中包含1个隐藏层，1个输入层和1个输出层。
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