情感倾向点互信息算法（SO-PMI）算法 点互信息算法 PMI 情感倾向点互信息算法 SO-PMI 3. 构建情感词典 1. 导入项目 2. 构建情感种子词 3....情感倾向点互信息算法（SO-PMI）算法 这个算法比较直白：包含两个部分，一个是PMI，一个是SO-PMI 点互信息算法 PMI w o r d 1 word1 word1， w o r d 2...PMI < 0 表示两个词语是不相关的，互斥的 PMI算法用一句话形容就是：两个词同时出现的概率越大，其相关性越大 情感倾向点互信息算法 SO-PMI P w o r d P_{word} Pword...构建情感种子词 在SO-PMI算法中提供基准词 P w o r d P_{word} Pword 的词称为情感种子词，需要自定义，种子词的构建直接决定了最后的效果。...TF-IDF的算法这里就不展开了，直接上代码： import jieba # 分词器 import jieba.analyse import pandas as pd def tfidf_ana(
，即使用什么算法与模型去解决这个问题；进而进行模型评估，即采用一些指标评价模型的好坏程度；然后，进行模型发布，即当模型的效果达到设定值之后，我们将模型进行上线发布；最后，进行模型更新，即使用后面的新生数据对模型进行更新...常用的数据挖掘与机器学习模型包括分类模型、回归模型、聚类模型、预测模型、关联挖掘模型等。它们分别解决不同的任务以及不同的数据处理方式，并且每种模型中有着众多不同的算法，每种算法都适应不同的场景。...不同的分类算法适应着不同的应用场景。在选择分类算法是，需要考虑它们的有缺点。比如特别关注分类准确度，那么可以分别使用上述的分类算法，然后使用交叉验证选择最好的分类算法。首先，要考虑模型的训练集有多大。...常用的算法包括自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、灰度预测模型、循环神经网络以及深度学习模型等。 ...基于模型的聚类算法 基于模型聚类是假定每一个类簇都是一个模型，然后去寻找能够拟合这个模型的簇，每一个模型反映的是数据对象在样本空间中的密度分布，其潜在假定就是：目标数据集是由一系列的概率分布所决定的
从以下4个方面概括： （1）提高模型性能：通过选择最相关的特征和对特征进行适当的工程处理，可以提高模型的性能。过多的不相关特征会增加模型的复杂性，降低模型的泛化能力，导致过拟合。...最后训练了一个线性回归模型并在测试集上评估了其性能。 通过特征选择和特征工程，在实际的算法建模中，可以更好地理解数据，提高模型的性能。...在线性回归中，最常见的损失函数是均方误差，其公式是： 其中： 是样本数量 是第 个样本的实际观测值 是第 个样本的模型预测值 （3）梯度下降 梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。...使用梯度下降算法进行参数优化的Python代码： import numpy as np class LinearRegression: def __init__(self, learning_rate...0.37869152 0.65891856] # Intercept: 0.5604540832879905 # Predictions: [6.07796379 7.11557387] 这段代码演示了如何使用梯度下降算法拟合线性回归模型
总第105篇 最近会开始一个新的系列，sklearn库中各模型的参数解释，本篇主要讲述最基础的LR模型。...penalty参数的选择会影响我们损失函数优化算法的选择，即参数solver的选择，如果是l2正则化，可选的优化算法 {‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’}...这是因为L1正则化的损失函数不是连续可导的，而{‘newton-cg’, ‘lbfgs’,‘sag’}这三种优化算法时都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数。而‘liblinear’并没有这个依赖。...max_iter:算法收敛的最大迭代次数，即求取损失函数最小值的迭代次数，默认是100， multi_class:分类方法参数选择，‘ovr’和‘multinomial’两个值可以选择，默认值为‘ovr...模型对象 coef_:返回各特征的系数,绝对值大小可以理解成特征重要性 intercept_:返回模型的截距 n_iter_:模型迭代次数 模型方法 decision_function(X):返回决策函数值
，好处就是：一定程度上会缓解模型的过拟合，提高了模型的泛化能力；充分利用数据。...2.2 多模型分数融合 给每个优化目标单独创建一个模型，然后通过weighted sum融合多个目标，给不同的目标分配不同的权重。...优点：模型实现简单，缺点：模型之前独立，不能互相利用各自训练的部分作为先验，容易过拟合。...2.3.2 MMOE模型 针对share bottom模型结构的缺点，谷歌在2018提出了Multi-gated Mixture of Expert (MMoE)模型[2]，该模型引入了多个专家子网络和门控结构...参考文献 绝密伏击：多目标学习在推荐系统的应用(MMOE/ESMM/PLE) 多目标学习在推荐系统中的应用 2021年浅谈多任务学习 推荐算法中的“多目标学习” Recommender：推荐系统中的多任务学习与多目标排序工程实践
导读：上篇文章推荐算法｜FM模型原理简介中我们介绍了FM模型原理，本次我们通过python进行实例展示。为了提升模型性能，本次代码同步引入加入L2正则及Adagrad。...Adagrad 梯度下降中有学习率参数，合适的学习率会影响模型训练效率及准确性。Adagrad的核心思想就是随着迭代次数增加，让学习率变小。加入后，参数的迭代变为： ? 其中 ?...2 代码逻辑 本例中我们通过梯度下降来训练一个二分类FM模型。 对于二分类问题，我们取logit作为损失函数： ? 我们的目标就是使得上述损失函数最小的最优化问题。...在FM模型中，参数的梯度为： ? 其中 ? 根据Adagrad更新学习率，就得到最终计算方法。整个过程伪代码如下： ? 3 python实现 此处仅展示核心代码，获得完整代码方法在文末。
XGBoost以其高效的性能和鲁棒性，成为许多数据科学竞赛和实际项目中的首选算法，极大提高模型准确性并降低过拟合风险。...今天把XGBoost方面6方面问题进行了汇总，有问题大家可以私信~ 数据准备问题 参数调优问题 防止过拟合和欠拟合问题 特征工程问题 理解模型输出问题 调参策略问题 咱们答读者问，这个是第 8 期：突破最强算法...大壮答：你好，一般情况下，在XGBoost中处理非数值型特征通常需要进行特征工程的处理，因为XGBoost是一种基于树模型的算法，只能处理数值型的特征。...Early Stopping 是用来防止过拟合的一种技术，它在训练模型过程中监控模型的性能指标，并在模型性能停止提升时提前停止训练，从而防止模型在训练集上过度拟合，提高模型的泛化能力。...XGBoost采用了梯度提升算法，通过迭代地训练一系列的决策树，并将它们组合起来形成一个强大的集成模型。 1.
优化算法 类型 优化算法 类型 包括 一阶优化法 和 二阶优化法： 一阶优化法 二阶优化法 具体算法 随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降法、Nesterov型动量随机下降法、Adagrad...随机梯度下降法 基于动量的随机梯度下降法 Nesterov型动量随机下降法 Adagrad法 Adadelta法 RMSProp法 Adam法 运用程度 最广 训练速度 慢 快 快 快 快 模型结果...随机梯度下降法 随机梯度下降算法，Stochastic Gradient Descent，简称 SGD 。
咱们先来第一期：突破最强算法模型 - 回归类！！ 老规矩：大家伙如果觉得近期文章还不错！...大壮答：数据标准化和归一化是在回归算法中常用的预处理步骤，特别是在岭回归和LASSO等正则化算法中。 这些步骤旨在确保数据的尺度一致，有助于提高模型的性能和稳定性。...这种尺度不一致可能导致模型对于具有较大尺度的特征更为敏感，影响模型的性能。 梯度下降优化算法： 对于基于梯度下降的优化算法，如岭回归和LASSO，尺度不一致可能导致算法收敛缓慢或不稳定。...使用基于距离的算法： 如果你的回归算法是基于距离的，如K最近邻（K-Nearest Neighbors），那么尺度不一致会导致距离计算的不准确性。在这种情况下，标准化或归一化是必要的。...使用梯度下降优化算法： 岭回归和LASSO等正则化算法通常使用梯度下降来最小化损失函数。在这种情况下，数据标准化或归一化有助于加速收敛过程，确保算法更快地找到最优解。 如何进行数据标准化或归一化？
在算法项目落地过程中，如果只考虑机器学习相关部分，个人感觉最花时间的两个部分是数据质量问题处理和模型实验与迭代调优。...阅读建议 一不小心，本文又写的有点长……所以这里大概给一个阅读建议： 对于初级算法工程师，希望了解基础的算法建模流程的，可以主要阅读1~5部分。...从第6部分开始是更深入的通过数据分析来进行模型调优的一些介绍，以及后续的测试，工程化，上线的简介，比较适合有经验的算法工程师阅读。...针对特定的问题及数据情况，我们需要选择合适的模型。 3.2 整体流程 为了避免这些问题，构建出高效，准确率高的算法模型，我们可以遵循如下的通用步骤： ?...尝试让自己作为算法来进行预测，例如选取几条数据，看是否能根据自己的理解作出正确的预测。以此来更好的理解预测目标，数据状态，以制定模型/规则策略。
Reinforcement or Semi-Supervised Machine Learning
简单来说， 模型是对事物的抽象。 机器学习中的算法与模型 在具体的机器学习领域，算法和模型也有着更为具体的定义。...机器学习中的“模型” 机器学习中的“模型”是运行在数据集上的机器学习算法的输出，表示机器学习算法所学到的内容，即用于进行预测所需的规则、数字和任何其他特定算法的数据结构。...机器学习中算法与模型的关系 算法和模型往往都是分不开的。算法是一类问题的解答，是模型建立流程的一个环节，也是赋予模型“思考”能力的环节。而模型则是一系列算法的数学表达，同时包含了数据以及任务的概念。...因此，我们评估一个模型的好坏，而不是评估算法的好坏，算法只有其适用环境和场景。 就机器学习而言，通俗来讲，模型可以近似地理解为目标函数，算法则是求解该目标函数的方法。...小结 算法和模型都有着广泛的一般性意义。具体地，在机器学习领域，算法是在代码中实现并在数据上运行的过程。模型由算法输出，由模型数据和预测算法组成。
导读：在《推荐算法概述》一文中，我们介绍了推荐算法分为基于用户、基于物品、基于模型的协同过滤方法，矩阵分解模型是典型的基于模型的方法之一，本文将从基本概念、原理、实践几个角度进行介绍。...模型训练的目标是使输入输出矩阵误差最小，并且为了避免过拟合加入了正则项。应用显示信息和隐式信息的目标函数分别如下： ? ?...---- 往期推荐： XGBoost（二）：R语言实现 R语言爬虫与文本分析 图片相似度识别：pHash算法
LightGBM是基于决策树的提升方法，通过不断调整和优化预测模型来提高精度。与其他算法相比，LightGBM速度更快、内存占用更少、准确率更高，并且能处理类别特征。...它通过基于决策树的算法进行迭代训练，以提高模型的准确性。为了获得最佳性能，了解并调优超参数是非常重要的。 下面先介绍一些常见的LightGBM超参数： 1....最大深度越大，模型越复杂，越容易过拟合；最大深度越小，模型越简单，越容易欠拟合。 注意点： 深度过大，可能会导致模型过拟合训练数据。 深度过小，可能会导致模型欠拟合。...注意点： 叶子数过多，模型可能会过拟合。 叶子数过少，模型可能无法捕捉数据的复杂性。...使用交叉验证可以有效评估LightGBM模型的泛化能力，通过不断调整参数并验证模型表现，能够找到最佳的模型参数组合，从而提升模型在实际应用中的表现。
如何体现这种重要程度，之前介绍的FFM模型是一个方案。另外，结合了attention机制的AFM模型，也是一种解决方案。...注意，FNN本质上也是两阶段的模型，与Facebook在2014年提出GBDT+LR模型在思想上一脉相承。...公式编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）损失函数使用细节实现方法论文Wide&Deep原理Wide And Deep是2016年Google提出的用于Google Play app推荐业务的一种算法...其核心思想是通过结合Wide线性模型的记忆性（memorization）和Deep深度模型的泛化性（generalization）来对用户行为信息进行学习建模。...DeepFM就是在FM模型的基础上，增加DNN部分，进而提高模型对于高阶组合特征的信息提取。DeepFM能够做到端到端的、自动的进行高阶特征组合，并且不需要人工干预。
模型也是一样，我们更希望它能够体现规律性的东西，而不是训练样本中的细节。 这时，对决策树进行剪枝就成为了一个必不可少的步骤。其实对决策树而言，相对于树的生成过程，剪枝的过程更为重要。...今天介绍一种后剪枝算法——误差降低剪枝(Reduced Error Pruning/REP)。 误差降低剪枝是最简单粗暴的剪枝方法。首先用训练样本生成决策树后，自下而上对于每个节点决定是否修剪该节点。
相关模型解决的问题 数据分析类算法一览 100个经典动态规划方程 优化问题 线性规划 简介：线性规划的目标函数可以是求最大值，也可以是求最小值，约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。...eg2:可以转化为线性规划的问题 可进一步把模型改写为： 参考链接 应用：运输问题(产销平衡)、指派问题（匈牙利算法）、对偶理论与灵敏度分析、投资的收益和风险 非线性规划 简介：...算法基于局部搜索算法改进而来，通过引入禁忌表来克服局部搜索算法容易陷入局部最优的缺点，具有全局寻优能力。...蚁群算法 参考过程 算法详解及代码 Python实现 神经网络模型 PPT资料 概念理解 模型一览 案例及代码实现 Python实现 简介：人工神经网络（artificial neural...粒子群优化算法 PPT资料 代码实现 图论算法 算法汇总 迪杰斯特拉算法 算法理解及实现 简介：Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径
在上一篇模型算法基础——决策树剪枝算法（一）中，我们介绍了误差降低剪枝(REP)，今天我们继续介绍另一种后剪枝算法——悲观错误剪枝(PessimisticError Pruning/PEP)。
一、简要介绍论文研究了自深度学习出现以来，预训练语言模型的算法的改进速度。...论文估计了增强的scaling law，这使论文能够量化算法的进展，并确定scaling模型与训练算法中的创新的相对贡献。...总的来说，论文的研究结果表明，语言模型的算法进展与之前研究的领域中算法和软件的进展速度相当，而且可能更快（见图1）。...除了倍增时间外，论文还可以分解算法的相对贡献，并通过直接评估论文估计的模型来计算比例。鉴于论文的模型是非线性的，因此不可能简单地将性能改进归因于计算、数据的扩展和基于系数比的算法的改进。...第三，2017年引入的transformer架构是算法的重大进步，计算等效增益为3倍到46倍，占过去十年预训练语言模型中算法创新的10%以上。
前言 说到主题模型通常会想到LDA主题模型。确实，近些年出现的主题模型或多或少与LDA模型存在联系，但是今天我们要介绍的是比LDA还要早的pLSA主题模型。...当谈到主题模型的时候，通常包括5项内容： 主题模型的输入； 主题模型的基本假设； 主题模型的表示； 图模型； 生成过程； 参数估计； 新样本的推断； 一般，主题模型的输入和基本假设这两个部分对于大部分的主题模型都是相同的...中有加法； 所以我们通过改变一些策略，通过构建EM算法来求含有隐变量的参数估计，EM算法的过程： 首先初始化参数 ?...，给定他们初始值，当然初始值对EM算法的收敛结果有很大的影响，所有这里一般多选几组初始值，然后选择最优的那组初始值。 E-step：以当前已知的参数估计隐变量的后验概率 ?...新样本的推断 在pLSI中，对于新样本的推断仍然采用EM算法完成。不过由于我们只需要得到新样本 ? 文档在主题空间的表达 ? ，而不需要修改 ? ，因此只在EM算法中的M步骤更新 ? 而保持 ?
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