• GMCM 基于微观行为图的成交转化模型|sigir论文解读

    网络的一些超参数对于模型有什么影响?我们采用了 AUC 和 MSE 两种指标来衡量模型的性能。大体而言,AUC 反应 了模型对于正负样本排序的好坏,MSE 反应了模型预估分数的准确程度。下表 为模型在 6 个子数据集上的表现...
    文章 2020-08-28 465浏览量
  • matlab——sparse函数和full函数(稀疏矩阵和非稀疏...

    而第二种方式,虽然有时可以节省存储数据时占用的存储空间,但进行运算时需要专门的算法实现(使用C语言编写过稀疏矩阵乘法的同学应该能体会到)。sparse函数的功能就是把以第一种存储形式存储的稀疏矩阵转换成第二...
    文章 2013-11-21 1091浏览量
  • 地平线谭洪贺:AI芯片怎么降功耗?...

    如果不管稀疏化,还原来的加速器或处理器来执行稀疏化后的算法,那么就会很多浪费的存储和计算。所以,稀疏化给IC工程师带来了一系列问题。ReLU计算之后的0值,要不要存储到片外memory或片内sram内?稀疏化的...
    文章 2017-05-17 1430浏览量
  • 优酷视频基于用户兴趣个性化推荐的挑战和实践

    常见的做法是基于这个内容的标签去生成一些用户的画像,基于一些统计方法,针对这些特征做一些高纬的组合,比如DNN也好,在视频推荐场景里,特别是头部内容推荐的场景里,行为过于稀疏数据噪声比较大的时候,在...
    文章 2018-02-07 2942浏览量
  • 一个框架解决几乎所有机器学习问题

    数据有三种类型:数字,类别,文字。当数据是类别的形式时,需要将它的每一类提取出来作为单独一列,然后二进制表示每条记录相应的值。例如: record 1:性别 女 record 2:性别 女 record 3:性别 男 转化之后就是...
    文章 2017-08-02 1116浏览量
  • PCA&Autoencoders通俗解析

    什么这样做: 降低数据维度从而缩短训练时间 挖掘潜在特征从而提高模型性能 潜在变量本质上是一些数据的隐式特征,它无法通过直接观察或测量得到。幸福就好比一个潜在变量,我们必须使用类似问卷调查的方式才...
    文章 2018-09-30 2441浏览量
  • 神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数,...

    其实这个特性主要是对于Relu,它就是取的max(0,x),因为神经网络是不断反复计算,实际上变成了它在尝试不断试探如何一个大多数为0的矩阵来尝试表达数据特征,结果因为稀疏特性的存在,反而这种方法变得运算得又快...
    文章 2017-11-16 3297浏览量
  • live messenger与稀疏文件—Sparse File Bit

    NTFS剥离稀疏数据流,在分配时仅维护意义的数据。在文件访问中,文件系统分配实际的数据,剥离零数据。API允许应用程序开发者不必进行文件扩展并直接读取分配值域。这就使应用程序不必处理由文件系统产生的大量零...
    文章 2017-11-15 1114浏览量
  • 解决机器学习问题通法!看这一篇就够了!

    稀疏数据集,也可以随机森林分类器/随机森林回归器或xgboost做特征选择。从正性稀疏数据集里选择特征的其它流行方法还有基于卡方的特征选择,scikit-learn中即可应用。这里,我们卡方联合SelectKBest的方法从...
    文章 2017-09-19 3900浏览量
  • Spark学习之基于MLlib的机器学习

    聚类算法主要用于数据探索(查看一个新数据集是什么样子)以及异常检测(识别与任意聚类都相聚较远的点)。MLlib中包含两个聚类中流行的K-means算法,以及一个叫做K-means|的变种,可以提供为并行环境提供更好的初始...
    文章 2016-01-19 1988浏览量
  • 基于Spark的机器学习实践(二)-初识MLlib

    有什么影响?MLlib仍将支持spark.mllib中基于RDD的API以及错误修复 MLlib不会为基于RDD的API添加新功能 在Spark 2.x版本中,MLlib将为基于DataFrames的API添加功能,以实现与基于RDD的API的功能奇偶校验。在达到功能...
    文章 2019-04-09 1866浏览量
  • 世界是平的,真的是吗?

    当我们矩阵、向量重新建立大数据公理,我们发现还使用Hadoop去优化SQL的行为多么的无趣,纷繁的人类行为数据可以服务于新金融的风险与信用;海量的交通行为数据等待着去动态规划,建设智慧城市;无数生产...
    文章 2017-04-03 660浏览量
  • 深度丨110亿美金还不够,阿里使用这种AI手段创造更多...

    借此我们一个函数做整个空间的区域划分,在其中参数可以跟进数据自动学习,每个区域划分都含有一个预测器。当区域划分选择Softmax时,区域内则LR预测,这是我们主要在的模型之一。还有一种,是MOE&LR级...
    文章 2017-08-01 1236浏览量
  • HBase常识及HBbse适合什么场景

    当我们对于数据结构字段不够确定或杂乱无章很难按一个概念去进行抽取的数据适合使用什么数据库?答案是什么,如果我们使用的传统数据库,肯定留多余的字段,10个不行,20个,但是这个严重影响了质量。并且如果...
    文章 2017-11-14 1012浏览量
  • 对Java基本数据类型的再思考

    看来确实被高级语言给宠坏了,很长时间不上,大脑便开始选择性的遗忘,遗忘的只剩下一些稀疏的特征。现在静下心来重新审视Java的基本数据类型,不禁对它产生了疑问: 为什么存在基本数据类型?10年了,在项目中...
    文章 2017-05-25 774浏览量
  • 报表查询太慢?那是你不懂稠化报表!

    先来了解一下什么稀疏数据,比如一个产品销售情况表(比如产品名、销售时间(精确到年月)、销售量3个列),假设某个时间某些产品它没有销售,一般也不会将这些产品的销售量存储为0,而是不存储,这样在产品销售情况...
    文章 2017-05-02 1098浏览量
  • 与机器学习算法有关的数据结构

    我不认为机器学习中使用的数据结构与其他软件开发领域的数据结构很大的不同。然而,由于许多问题的规模和难度,对基础知识的掌握非常重要。另外,由于机器学习是一个数学性非常强的领域,我们应该记住,数据结构是...
    文章 2018-03-07 1966浏览量
  • 数据报道|产业互联网革命 数据是新生产资料

    采访中,雷涛一个企业的例子说明大数据的重要性,“20世纪80年代,一家企业一直以印刷传统美女挂历为生,后来发现卖不出去了,就开始在挂历上印刷油画等艺术品,这么做一段时间后,这个企业精准地掌握了大众对...
    文章 2016-05-04 1558浏览量
  • 范数规则化之L0、L1与L2范数

    让我们的参数稀疏有什么好处呢?这里扯两点: 1)特征选择(Feature Selection): 大家对稀疏规则化趋之若鹜的一个关键原因在于它能实现特征的自动选择。一般来说,xi的大部分元素(也就是特征)都是和最终的输出yi...
    文章 2017-09-03 1558浏览量
  • Elasticsearch结构化搜索_filter执行原理深度剖析...

    尽可能简单的数据结构去实现复杂的功能,可以节省内存空间,提升性能 (3)遍历每个过滤条件对应的bitset,优先从最稀疏的开始搜索,查找满足所有条件的document 后面会讲解,一次性其实可以在一个search请求中,...
    文章 2018-05-17 1327浏览量
  • 机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式(转载)

    让我们的参数稀疏有什么好处呢?这里扯两点: 1)特征选择(Feature Selection): 大家对稀疏规则化趋之若鹜的一个关键原因在于它能实现特征的自动选择。一般来说,xi的大部分元素(也就是特征)都是和最终的输出yi...
    文章 2017-12-01 901浏览量
  • 如何优雅的理解HBase和BigTable

    如果 JavaScript 的对象来表示 map,这里一个简单的例子,其中所有的 value 都是字符串: { zzzzz":"woot", xyz":"hello", aaaab":"world", 1":"x", aaaaa":"y } 持久化的 持久化的意思仅仅是指你放进这个...
    文章 2020-06-15 714浏览量
  • ETL学习笔记之二:ETL与BI

    无论是稠密纬合适稀疏维,无论数据块否包含事实,都必须要预留单元。星型模式的基本思想就是保持立方体的多维功能,同时也增加了小规模数据存储的灵活性。雪花模式 时候,需要对星型模式的维度需要进行规范化,...
    文章 2017-07-03 3062浏览量
  • 【DB吐槽大会】第45期-PG 不支持rotate表

    文档数据库早期的业务场景也包含了监控类业务,因为监控指标多种多样,通过schemaless切入进去很容易,而且监控数据本身也生命周期的诉求,业务库并不需要保留所有的监控记录,可以比较小的实例就能满足大多数监控...
    文章 2021-10-10 13浏览量
  • 正考虑人工智能驱动的营销工具?先克服五个迷思吧

    世界上最好的算法对稀疏、散乱或不准确的数据也没辙。不要相信那些声称自己的算法可以最大化利用你的数据的人,因为你把同样的东西交给别人而不是交给他们也能得到同样的结果。迷思三:人工智能平台开箱即 你架起...
    文章 2017-07-04 1110浏览量
  • 数据分析师面试常见的77个问题

    例如,对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据,你有什么感想?怎样可以让这些数据更加准确?原文发布时间为:2013-08-25 本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”...
    文章 2017-04-03 3331浏览量
  • 基于深度学习的广告CTR预估算法

    MLR模型最大的意义在于,它是首个在大规模稀疏数据上探索和实现了非线性拟合能力的模型,相关的细节内容可从论文中查询:Gai et al,“Learning Piece-wise Linear Models from Large Scale Data for Ad Click ...
    文章 2018-03-24 12836浏览量
  • Google BigTable到底解决什么问题?

    BigTable是一个稀疏的、分布式的、持久化的、多维度排序的、大数据量存储系统,它能够解决符合上述map数据模型业务的存储问题。画外音: GFS是文件系统;MapReduce是计算模型;BigTable是存储系统。BigTable是啥,...
    文章 2019-08-08 3666浏览量
  • 特征工程:数据科学家的秘密武器!

    选择基元:基于你能如何一个基元来重建输入值和它稀疏来评估该基元;采取一些梯度步骤,以改进该评估。有效的稀疏编码算法 深度自编码 38.随机森林:训练一部分决策树:使用每个叶子作为一个特征 原文发布时间...
    文章 2017-05-02 1913浏览量
  • Intel研究院院长吴甘沙演讲全文:大数据分析师的卓越...

    但是过一段时间网页的格局和内容都变化了,这些数据还有什么用呢?应该删除掉。所以并不是说数据永远都要保存。但是,另一方面反映了,数据来了一周之内,一个月之内必需要分析,不然就永远不会再碰它了,失去意义了...
    文章 2017-05-02 1105浏览量
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