线性回归是机器学习中最为简单的模型，但在实际使用过程中可能不太适用。比如以下场景： 分段线性拟合是一种用于对数据进行建模的回归方法，其中数据在不同的区间内使用不同的线性函数进行建模。与简单线性…
超参数优化简介 目前人工智能和深度学习越趋普及，大家可以使用开源的Scikit-Learn、TensorFlow来实现机器学习模型。对于各种模型而言，或多或少都具有要调节的超参数。相同的模型应用在不同的数据集上，如何选择…
针对Facebook Prophet的使用，很多年以前就整理过一篇文章《Facebook时间序列预测工具fbprophet》，过了N年以后当重新需要使用这个工具的时候，发现部分内容已经更新，中间的很多细节内容都没有表述清楚。实际使用…
在上一篇重新认识Excel的文章中，提到了Excel无所不能，然后就想到了曾经看到的这篇关于如何使用Excel搭建推荐引擎的文章。于是找了出来做了下简单的翻译（只翻译了重点部分）。 在互联网上有无限的货架空间，找…
先前对于生存分析的理解比较片面，虽然知道生存分析不仅仅适用于预料行业，对于用户留存的也有一定的范围，当时的理解是只适合订阅制的网站用来分析用户留存，但是仔细分析后发现适用场景还是蛮多的。其中个人觉得…
Fuzzy C-Means简介 模糊理论 模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”…
对于深度学习或机器学习模型而言，我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合（训练误差），同时也希望它可以对未知数据集（测试集）有很好的拟合结果（泛化能力），所产生的测试误差被称为泛化误差。度量泛化能力的…
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…
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…
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…
