林軒田之機器學習課程筆記（ distilling hidden features之matrix factorization）（32之31）
概要 線性網絡假設空間 基本的矩陣因子分解 隨機梯度下降求解 特徵提取模型總結 歡迎轉載，可以關注博客：http://blog.csdn.net/cqy_chen 推薦FM和FFM文章，現在主要用於推薦系統中：https://tech.meituan.com/deep-understanding-of-ffm-principles-and-practices.html 深度學習書籍推薦：https
相關文章
- 1. 林軒田之機器學習課程筆記（ distilling hidden features之final）（32之32）
- 2. 林軒田之機器學習課程筆記（ distilling hidden features之radial basis function network）（32之30）
- 3. 林軒田之機器學習課程筆記（ distilling hidden features之deep learning）（32之29）
- 4. 林軒田之機器學習課程筆記（ distilling hidden features之neural network）（32之28）
- 5. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之 adaptive boosting）（32之24）
- 6. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之 random forest）（32之26）
- 7. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之 decision tree）（32之25）
- 8. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之gradient boosted decision tree）（32之27）
- 9. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之blending and bagging）（32之23）
- 10. 林軒田之機器學習課程筆記（when can machines learn之learning to answer yes or no）（32之2）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 林軒田之機器學習課程筆記（ distilling hidden features之final）（32之32）
- 2. 林軒田之機器學習課程筆記（ distilling hidden features之radial basis function network）（32之30）
- 3. 林軒田之機器學習課程筆記（ distilling hidden features之deep learning）（32之29）
- 4. 林軒田之機器學習課程筆記（ distilling hidden features之neural network）（32之28）
- 5. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之 adaptive boosting）（32之24）
- 6. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之 random forest）（32之26）
- 7. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之 decision tree）（32之25）
- 8. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之gradient boosted decision tree）（32之27）
- 9. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之blending and bagging）（32之23）
- 10. 林軒田之機器學習課程筆記（when can machines learn之learning to answer yes or no）（32之2）