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机器学习有很多评估的指标。有了这些指标我们就横向的比较哪些模型的表现更好。我们先从整体上来看看主流的评估指标都有哪些：
在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标，针对不同机器学习问题如回归、分类、排序，其评估指标也会不同。
基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似...
参考连接：https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/11712703.html
转载自http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/58598296
大家好，上一篇文章当中我们介绍了Embedding对于推荐系统模型的作用，介绍了FFM和AFM的基本原理。今天我们继续来介绍FM，介绍一下FM之后的几个重要的迭...
前两篇文章对Redis主从复制和主从切换的知识点进行了介绍，但是也很明显的有一点小弊端：
HBase是大数据NoSQL领域里非常重要的分布式KV数据库，是一个高可靠、高性能、高伸缩的分布式存储系统，目前国内知名公司都有在大规模使用，社区也非常活跃。本...
之前在《初识 HBase - HBase 基础知识》中提到过，HBase 的数据物理存储格式为多维稀疏排序 Map, 由 key 及 value 组成：
HNSW（Hierarchical Navigable Small Word）算法算是目前推荐领域里面常用的ANN（Approximate Nearest Ne...
除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。
在介绍QP前先简单介绍一下有赞搜索平台的整体设计，方便大家快速了解QP在搜索平台中的作用。下图简单展示了一个搜索请求开始到结束的全部流程。业务通过简洁的api接...
关于LangChain的介绍，可以参考上一篇文章（ChatGPT|LangChain介绍），本文主要详细介绍Agent的原理，LangChain是如何和Chat...
之前我们介绍了推荐当中应用得非常广泛的FM大家族，从FM这个模型衍生出了一系列的模型，从纯FM，到AFM、FFM、DeepFM等等一系列的FM模型，最后的终极版...
模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型，这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元，以增加模...
Trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN...
知乎：Verlocksss 编辑：马景锐 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/675216281
GPT（尤其是GPT-4）等大语言模型（LLM）的推出，让人类认识到了大语言模型强大的文本生成能力。 只是用来做文本生成工具的话，LLM的能力就被严重低估了。A...
NVIDIA Triton Inference Server提供了针对NVIDIA GPU优化的云推理解决方案。服务器通过HTTP或GRPC端点提供推理服务...
本文主要针对HuggingFace开源的 transformers，以BERT为例介绍其源码并进行一些实践。主要以pytorch为例 (tf 2.0 代码风格几...
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TA 很懒，什么都没有留下╮（╯＿╰）╭
