包含标签 机器学习 的文章

年月中旬百度岗位面试题分享二

问题6:NLG的评估指标有哪些 BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) ROUGE (Recall Oriented Understudy for Gisting Evaluation) BLEU是机器翻译中使用最广泛的评估指标,可以看成是精确率,公式如下: ROUGE可以看作是召回率,有以下几种: ROUGE-N:计算 n-gram 的召回率,即算出候选译文和参考译文重合的 n-gram 个数占参考译文的比例; ROUGE-L:计算最长公共子序……

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基于对象特征的推荐系统

(本实验选用数据为真实电商脱敏数据,仅用于学习,请勿商用) 在上一期基于协同过滤的的推荐场景中,我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统,这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。 首先看下整个业务流程图,这是一个基于对象特征的推荐场景的通用流程: 首先把数……

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快手技术副总裁郑文为什么说是短视频平台的核心能力

本文转载自快手AI技术副总裁郑文CSDI演讲 量子位 授权发布 | 公众号 QbitAI 7月初举办的中国软件研发管理行业峰会(CSDI)上,快手AI技术副总裁郑文针对AI技术在短视频领域的应用做了精彩演讲。他介绍了人工智能技术是如何在快手整个业务流程中发挥作用,以及互联网公司如何从0开始成功推进一个……

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年月字节秋招算法道面试题分享

问题1:搜索旋转排序数组带重复值问题 该题为leetcode第81题,搜索先转排序数组II 对于数组中有重复元素的情况,二分查找时可能会有 a[l]=a[mid]=a[r],此时无法判断区间 [l,mid] 和区间 [mid+1,r] 哪个是有序的。 例如nums=[3,1,2,3,3,3,3],target=2,首次二分……

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预训练语言模型在网易严选的应用

文章作者:纪志伟@网易严选 内容来源:严选技术团队 导读: 随着Bert的发布,预训练 ( pre-train ) 成为NLP领域最为热门的方向之一,大规模的无监督语料加上少量有标注的语料成为了NLP模型的标配。本文将介绍几种常见的语言模型的基本原理和使用方式,以及语言模型在网易严选NLP业务上的实践,包括分……

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怎么理解基于机器学习四大支柱划分的学习排序方法

原文出自: 搜索与推荐 Wiki Learning to rank(LTR,L2R)也叫排序学习,泛指机器学习中任何用户排序的技术,是指一类监督学习(Supervised Learning)排序算法。LTR 被应用在很多领域,比如信息检索(Information Retrieval)、推荐系统(Recommend Sy……

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推荐场景中召回模型的演化过程

原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/97821040 一般的推荐系统主要包括召回、排序和后续的业务机制(重排序、多样性保证、用户体验保证等等)这三大模块,而其中召回模块主要负责根据用户和item的特征,从众多待推荐的候选item中初步筛选出用户可能感兴趣的item。一般而言召回模块都是多路并发的,各路的不同召回模型之间互……

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关于感受野的总结

感谢SIGAI特约作者:mileistone 感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一,为了更好地理解卷积神经网络结构,甚至自己设计卷积神经网络,对于感受野的理解必不可少。 一、定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域,换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。 比……

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推荐系统技术演进趋势从召回到排序再到重排

作者: 张俊林 原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/100019681 推荐系统技术,总体而言,与NLP和图像领域比,发展速度不算太快。不过最近两年,由于深度学习等一些新技术的引入,总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节,以及不同的技术角度,来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断……

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见微知著你真的搞懂的模型了吗

作者: 王喆 公众号: 王喆的机器学习笔记 为什么在Google的Wide&Deep模型中,要使用带L1正则化项的FTRL作为wide部分的优化方法,而使用AdaGrad作为deep部分的优化方法? 论文原文的描述是这样的: In the experiments, we used Follow- the-regularized-leader (FTRL) algorithm with L1 regularization as the optimizer for the wide part of the model, and AdaGrad for the deep part. 这……

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