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深度学习难分样本挖掘(Hard Mining)
来源：深度学习这件小事本文约1500字，论文复现了一遍建议阅读5分钟本文为你介绍关于难分样本的挖掘，如何将难分样本抽取出来。最近看了几篇文章关于难分样本的挖掘，如何将难分样本抽取出来，通过训练，使得正负样本数量均衡。一般用来减少实验结果的假...
2024-10-12 btikc 技术文章 5 ℃ 0 评论 -
推荐系统系列之隐语义模型 基于隐语义模型的协同过滤
一、隐语义模型的基本思想隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题，它主要是根据隐含特征将用户与物品联系起来。现从简单例子出发介绍隐语义模型的基本思想。假设用户A喜欢《数据挖掘导论》，用户B喜欢《三个火枪手》，现在小编要对用户A和用户B推...
2024-10-12 btikc 技术文章 1 ℃ 0 评论 -
「机器学习」利用图网络小数据学习进行性质预测
今天要介绍的文章是美国圣母大学NiteshV.Chawla课题组在WWW’21会议上发表的文章“Few-ShotGraphLearningforMolecularPropertyPrediction”。文章提出Meta-MG...
2024-10-12 btikc 技术文章 2 ℃ 0 评论 -
论文荐读:理解图表示学习中的负采样
ZhenYang,MingDing,ChangZhou,HongxiaYang,JingrenZhou,JieTang.2020.UnderstandingNegativeSamplinginGraphR...
2024-10-12 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论 -
策略产品经理干货系列之推荐系统离线评估方法与指标介绍
不同的评估方法存在不同的优缺点，所以在进行推荐评估时，要详细了解其指标，选择合适的评估方法。本篇文章将分享推荐系统离线评估方法，帮助策略产品经理高效地完成工作。希望能对你有所帮助。今天想就所有策略产品比较关注的推荐系统评估方法展开系列文章介...
2024-10-12 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论 -
终于搞懂了PR曲线 pr曲线调色在哪里
PR(PrecisionRecall)曲线问题最近项目中遇到一个比较有意思的问题,如下所示为:...
2024-10-12 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论 -
记:多标签分类问题 多标签分类 focal loss
最近遇到给个标签问题，就是给一个object打个多个标签，网上查了很多资料。发现百度没搜索出什么，后来是到知网上找到一些靠谱的资料，然后在Google一下。现在总结下多标签问题。多标签方法大致可以分为两类，分别是问题转换和算法改造。...
2024-10-12 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论 -
开始构建机器学习模型之前，我们该怎么选择样本?
当我们决定使用机器学习模型解决业务场景时，在确定好模型的目标和评价指标之后，就可以撸起袖子开始干了，第一步就是样本问题，怎么选择样本？样本选择主要是从海量数据中识别和选择相关性高的数据作为机器学习模型的输入，最理想的情况就是选择了最少量的样...
2024-10-12 btikc 技术文章 1 ℃ 0 评论 -
数据样本量不足，试试大佬都在用的办法(暨反欺诈建模场景实操)
在反欺诈建模场景下，我们经常会遇到样本不平衡的情况，也就是欺诈标签的样本分布差异较大。当然，这种情形的出现也是完全符合实际业务表现的，毕竟对于欺诈行为的定义，相对正常行为来讲是极少数的，例如银行信用卡的申请材料作假、额度恶意套现等。但是，当...
2024-10-12 btikc 技术文章 1 ℃ 0 评论 -
推荐系统之隐含语义模型LFM(2)负样本采集
推荐系统之隐含语义模型LFM（1）给出了LFM计算用户-物品偏好度的公式，但有两个问题没有解决，第一个就是LFM的训练集——用户-物品关系数据集如何获取。...
2024-10-12 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论
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