分类: 机器学习

Learning to Rank算法学习之GBRank

GBRank是一种pair-wise的学习排序算法,他是基于回归来解决pair对的先后排序问题。在GBRank中,使用的回归算法是梯度提升数GBT(Gradient Boosting Tree) 算法原理 Learning To Rank需要解决的问题是给定一个Query…

推荐系统:从千人千面到千域千面

谈到推荐系统,很多人的印象中是“个人性推荐”和“千人千面”。关于“千域千面”应该很少人提及,主要能用到的场景不多,先前有想过在酒店场景上应用,但是由于各种原因最终没有尝试。以下是高德地图在“千域千面”的一些…

主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)初探

在潜在语义分析LSA的文章中对LDA有一些简单的介绍,今天的目标是对LDA进行相对深入的了解,大致搞明白其原理。 LDA简介 在机器学习领域中有2个 LDA: 线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis),主要用…

排序优化算法Learning to Ranking

Learning to Ranking简介 Learning to Rank (LTR)是指一系列基于机器学习的排序算法,最初主要应用于信息检索(Information Retrieval,IR)领域,最典型的是解决搜索引擎对搜索结果的排序问题。除了信息检索以…

信息的度量:信息熵的理解与应用

什么是信息熵? 信息是我们一直在谈论的东西,但信息这个概念本身依然比较抽象。在百度百科中的定义:信息,泛指人类社会传播的一切内容,指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。但信息可不可以被量化,怎样量…

机器学习, 法→原理 ·

风险控制:信用评分卡模型

什么是信用评分卡模型? 评分卡模型又叫做信用评分卡模型,最早由美国信用评分巨头FICO公司于20世纪60年代推出,在信用风险评估以及金融风险控制领域中广泛使用。银行利用评分卡模型对客户的信用历史数据的多个特…

条件随机场CRF及CRF++安装与使用

条件随机场(conditional random field, CRF)是用来标注和划分序列结构数据的概率化结构模型。言下之意,就是对于给定的输出,标识序列Y和观测序列X,条件随机场通过定义条件概率P(Y|X),而不是联合概率分布P(X, Y)…

推荐算法之贝叶斯个性化排序 BPR

就像哲学有不同的流派一样,推荐系统的算法设计思路也可以分为不同的流派。排序学习恰恰就是其中的一种流派。熟悉 RecSys 等推荐系统国际会议的从业者可能会发现,自 2010 年以后的若干年内,陆续出现了许多基于排…

矩阵分解之交替最小二乘ALS

ALS(alternating least squares) ALS是交替最小二乘的简称。在机器学习中,ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。如:将用户(user)对商品(item)的评分矩阵分解成2个矩阵: user对item 潜在…

矩阵分解之SVD奇异值分解

什么是SVD? 奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具。在机器学习领域,很多应用与奇…