- 残差 残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。在集成学习中可以通过基模型拟合残差，使得集成的模型变得更精确；在深度学习中也有人利用layer去拟合残差将深度神经网络的性能提高变强。这里博主选了Gradient Boosting和Resnet两个算法试图让大家更感性的认识到拟合残差的作用机理。 Gradient Bo... 残差 残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。在集成学习中可以通过基模型拟合残差，使得集成的模型变得更精确；在深度学习中也有人利用layer去拟合残差将深度神经网络的性能提高变强。这里博主选了Gradient Boosting和Resnet两个算法试图让大家更感性的认识到拟合残差的作用机理。 Gradient Bo...
- 前言 在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企... 前言 在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着大数据技术的深入研究与应用，企...
- 什么是GPflow GPflow是一个高斯过程的工具包，接口部分由python实现，内部的部分计算则由Tensorflow实现。 主要特点有二个：一是使用变分推理作为近似方法，二是使用自动微分进行求导。 安装 首先到GPflow官方页面将代码包下载到本地，然后进入代码包根目录，在终端输入pip install . 即可安装。 ... 什么是GPflow GPflow是一个高斯过程的工具包，接口部分由python实现，内部的部分计算则由Tensorflow实现。 主要特点有二个：一是使用变分推理作为近似方法，二是使用自动微分进行求导。 安装 首先到GPflow官方页面将代码包下载到本地，然后进入代码包根目录，在终端输入pip install . 即可安装。 ...
- 背景 大数据时代的到来，让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产，已经成为业界的一种共识，企业也在快速探索应用场景和商业模式，并开始建设技术平台。 但这里要特别强调一下，如果在大数据“拼图”中遗忘了数据治理，可能再多的技术投入也是一种徒劳。因为没有数据治理这一环节，其带来后果往往是：随处可见的数... 背景 大数据时代的到来，让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产，已经成为业界的一种共识，企业也在快速探索应用场景和商业模式，并开始建设技术平台。 但这里要特别强调一下，如果在大数据“拼图”中遗忘了数据治理，可能再多的技术投入也是一种徒劳。因为没有数据治理这一环节，其带来后果往往是：随处可见的数...
- 前言 微博作为全球领先的中文广场社交平台，拥有海量用户与数据。在从海量数据中挖掘有价值的信息，为业务赋能的过程中，微博的推荐算法经历了数次升级换代，积累了许多经验。今天跟大家分享下，在此过程中遇到的问题，并且在长期改进与积累的过程中，微博机器学习平台的演进过程，以及当前架构如何更好的发挥算法的优势，为业务产生更多有价值的支撑。 主要... 前言 微博作为全球领先的中文广场社交平台，拥有海量用户与数据。在从海量数据中挖掘有价值的信息，为业务赋能的过程中，微博的推荐算法经历了数次升级换代，积累了许多经验。今天跟大家分享下，在此过程中遇到的问题，并且在长期改进与积累的过程中，微博机器学习平台的演进过程，以及当前架构如何更好的发挥算法的优势，为业务产生更多有价值的支撑。 主要...
- 前言 谷歌于2017年提出 Transformer网络架构，此网络一经推出就引爆学术界。目前，在NLP领域，Transformer模型被认为是比CNN，RNN都要更强的特征提取器。 Transformer算法简介 Transformer引入了self-attention机制，同时还借鉴了CNN领域中残差机制（Residuals），... 前言 谷歌于2017年提出 Transformer网络架构，此网络一经推出就引爆学术界。目前，在NLP领域，Transformer模型被认为是比CNN，RNN都要更强的特征提取器。 Transformer算法简介 Transformer引入了self-attention机制，同时还借鉴了CNN领域中残差机制（Residuals），...
- 前言 对比学习最近一年比较火，它的应用范围，已经从最初的图像领域，逐步拓展到了自然语言处理以及多模态等很多其它领域。本文介绍微博在自然语言处理以及多模态方面，应用对比学习的经验。 后文将要介绍的两个模型：CD-TOM和W-CLIP，CD-TOM是关于纯文本方面的对比学习模型；W-CLIP是关于<文本，图片>多模态数据方面... 前言 对比学习最近一年比较火，它的应用范围，已经从最初的图像领域，逐步拓展到了自然语言处理以及多模态等很多其它领域。本文介绍微博在自然语言处理以及多模态方面，应用对比学习的经验。 后文将要介绍的两个模型：CD-TOM和W-CLIP，CD-TOM是关于纯文本方面的对比学习模型；W-CLIP是关于<文本，图片>多模态数据方面...
- 前言 在解决分类问题时，假如分类模型不够强大，对样本的分类结果就不会很理想。这时如果我们多找一些分类模型，让它们一起做决策，模型强度会不会高一点呢？ 集成学习就是把多种分类器按策略组合起来，并根据所有分类器的分类结果做出最后的判断。 如下图，三种分类器的分类结果都有一点点错误，如果把三类组合在一起就可以完美地把所有形状都区... 前言 在解决分类问题时，假如分类模型不够强大，对样本的分类结果就不会很理想。这时如果我们多找一些分类模型，让它们一起做决策，模型强度会不会高一点呢？ 集成学习就是把多种分类器按策略组合起来，并根据所有分类器的分类结果做出最后的判断。 如下图，三种分类器的分类结果都有一点点错误，如果把三类组合在一起就可以完美地把所有形状都区...
- 前言 语音系统中语音内容识别 ( ASR ) 的精准性，是影响智能语音产品发展的关键制约因素，用户query的文本，通常是由ASR系统将用户的语音命令转换而成，但由于技术上的原因，这些由ASR生成的文本可能包含错误，继而导致后续的用户意图理解出现偏差。如何利用NLP技术对ASR的query文本进行预处理纠错成了一个亟待解决的问题。 ... 前言 语音系统中语音内容识别 ( ASR ) 的精准性，是影响智能语音产品发展的关键制约因素，用户query的文本，通常是由ASR系统将用户的语音命令转换而成，但由于技术上的原因，这些由ASR生成的文本可能包含错误，继而导致后续的用户意图理解出现偏差。如何利用NLP技术对ASR的query文本进行预处理纠错成了一个亟待解决的问题。 ...
- 前言 随着移动互联网的兴起，网约车逐渐成为了大众常用的一个出行选择。但在网约车平台上经常出现这种情况：有时候乘客抱怨打不到车，与此同时其他地方的司机却没有订单接，长时间空驶。这就是典型的供需不平衡问题，即乘客和司机的自然分布出现了错配。这一方面让很多乘客的出行需求得不到满足，另一方面也让很多司机空驶等待，运力资源没有充分利用。如何解决... 前言 随着移动互联网的兴起，网约车逐渐成为了大众常用的一个出行选择。但在网约车平台上经常出现这种情况：有时候乘客抱怨打不到车，与此同时其他地方的司机却没有订单接，长时间空驶。这就是典型的供需不平衡问题，即乘客和司机的自然分布出现了错配。这一方面让很多乘客的出行需求得不到满足，另一方面也让很多司机空驶等待，运力资源没有充分利用。如何解决...
- 前言 transformer结构是google在17年的Attention Is All You Need论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。由于其出色性能以及对下游任务的友好性或者... 前言 transformer结构是google在17年的Attention Is All You Need论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。由于其出色性能以及对下游任务的友好性或者...
- 1、对卷积的困惑 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教程（附源码） tableau可视化数据分析高级教程 卷积这个概念，很早以前就学过，但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形... 1、对卷积的困惑 以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！ MATLAB-30天带你从入门到精通 MATLAB深入理解高级教程（附源码） tableau可视化数据分析高级教程 卷积这个概念，很早以前就学过，但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形...
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- 前言 CTR预估模型的特点： 毫无疑问这个任务的是个二分类任务，预测点击与否。 CTR 预估的特征一般是 用户的日志特征和画像特征，包含类别特征和数值型特征两种。 此任务的评估指标是 AUC 得分 或者 Logloss，facebook2014年的论文指出Logloss可能是相对来说较好的一个评估指标。 存在以下问题： ... 前言 CTR预估模型的特点： 毫无疑问这个任务的是个二分类任务，预测点击与否。 CTR 预估的特征一般是 用户的日志特征和画像特征，包含类别特征和数值型特征两种。 此任务的评估指标是 AUC 得分 或者 Logloss，facebook2014年的论文指出Logloss可能是相对来说较好的一个评估指标。 存在以下问题： ...
- 前言 个性化投放的"无人驾驶"平台何以自动化支持上千个场景的千人千面投放？商家、运营、小二，我们如何做到极致赋能和提效？面对旅行场景下用户需求低频、行为稀疏，特别是在营销活动大促期间，用户量迅速增长，用户的冷启动问题更加严峻，如何提高冷启动用户的推荐效果成为关键。另外，面对旅行场景下的丰富多样的的货品需求依赖关系，如何来组织和呈现给用... 前言 个性化投放的"无人驾驶"平台何以自动化支持上千个场景的千人千面投放？商家、运营、小二，我们如何做到极致赋能和提效？面对旅行场景下用户需求低频、行为稀疏，特别是在营销活动大促期间，用户量迅速增长，用户的冷启动问题更加严峻，如何提高冷启动用户的推荐效果成为关键。另外，面对旅行场景下的丰富多样的的货品需求依赖关系，如何来组织和呈现给用...
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