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…
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…
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…
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(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)…
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…
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…
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…
矩阵分解简介 推荐领域的人一般都会听说过十年前 Netflix Prize 的比赛，随着Netflix Prize推荐比赛的成功举办，近年来隐语义模型（Latent Factor MOdel，LFM）受到越来越多的关注。隐语义模型最早在文本挖掘领域…
点击率(click-through rate, CTR) 是点击特定链接的用户与查看页面，电子邮件或广告的总用户数量之比。它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否成功，以及电子邮件活动的有效性，是互联网公司进行流量分配的核心…
