javaisnotgood的博客

1.样本选择 传统的cvr建模往往选择点击后的转化和未转化样本，这样训练出来的模型用在全量样本上进行预估，而非只对点击样本进行预估。即是说，训练数据与实际要预测的数据来自不同分布，这个偏差对模型的泛化能力构成了很大挑战，会导致样本选择偏差； 通过加入一些未点击样本作为label为0的负样本，可以缓解样本选择偏差； 选择全量样本作为训练样本，在这种策略下我们假设未点击的样本肯定不会转化，但是我们不知道当未点击用户点击了之后是否会转化，如果直接使用0作为它们...

房产行业聊天问答匹配竞赛地址：https://www.datafountain.cn/competitions/474问题描述方案首先将该问题归结为NLP中的NSP任务（预测下一个句子），然后采用目前较为先进的基于chinese预训练的bert系的相关算法。在transformer库中这些算法的使用方式变得更为简单便捷，所以我们使用pytorch + transformer进行建模代码详细代码可见https://github.com/1JasonZhang/Q-A-matching-of-r

在模型建立前加上即可 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True #按需分配显存 keras.backend.set_session(tf.Session(config=config))...

https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution由于tensorflow中使用完gpu后并不会自动释放显存，所以在循环利用同一个计算图时会不停的累加显存，无法释放显存。然后从网上仅发现一种可行方案，即每次执行完计算图后都关闭当前进程，然后用其他进...

作者：邓子明链接：https://www.zhihu.com/question/20700829/answer/119314862来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。网易云也有免费视频的，另外 coursera 有很多课程都挺不错，可以学习。The Problem of Overfitting1.What is Overfitting看预...

•    循环神经网络（rnn）•  RNN简介•  Rnn基本结构•  双向rnn基本结构•  rnn梯度消失问题•  RNN应用举例 •    RNN简介•    循环神经网络（RNN）能够从序列和时序数据中学习特征和长期依赖关系。•   循环神经网络（RNN）近几年在语言模型与文本生成，机器翻译，语音识别，图像描述生成等领域都取得了不错的效果。     •  Rnn基本结构•    回顾一下...

转载：本文作者：七月在线科技创始人兼CEO，结构之法算法之道blog之博主，原文链接：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459#comments）1 前言    2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器...

使用Tensorflow必须要明白Tensorflow1.使用图（graph）来表示计算任务2.在被称之为会话（Session）中的上下文（context）中执行图3.使用tensor（张量）表示数据4.通过遍历（Variable）维护状态5.使用feed和fetch可以为任意的操作（arbitary operation）赋值或者从其中获取数据Tensorflow 是一个编程系统，使用图来表示计算...