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@zhuanxu
2018-02-08T15:37:28.000000Z
字数
19
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1420
样本不均衡的常用处理方法
机器学习
how
内容目录
BM
1
进击算法:字符串匹配的 BM 算法
CTR
1
CTR 预估之 FM
EM
1
EM算法的9重境界之前两重
IO
1
Java IO
JavaEE开发的颠覆者SpringBoot实战
3
第3章:注释配置
第2章:spring 依赖
第1章:Spring 基础
Java并发编程原理与实战
1
一、基础概念
Spring
1
Spring 扩展分析
algorithm
1
动态规划
algorithms-on-graphs
3
algorithms-on-graphs:graph basics 笔记三
algorithms-on-graphs:graph basics 笔记二
algorithms-on-graphs:graph basics 笔记一
bm25
1
经典检索算法:BM25原理
boost
3
boosting 3大算法总结
adaboost 原理
Boosting原理
c++
1
对象生命周期管理
c++11
1
C++11 随机数生成器
cnn
2
卷积神经网络进阶
卷积神经网络
dnn
1
神经网络基础知识
fast-ai
2
深度学习实战第四课
深度学习实战第二课
gibbs
1
贝叶斯统计:Gibbs sampling 原理到实践
how
1
样本不均衡的常用处理方法
java
2
java 并发编程基础
Java IO
java-知识点
1
在java中产生随机数
lda
1
贝叶斯统计:Gibbs sampling 原理到实践
lr
1
Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks
one-hot
1
为什么要做one-hot
spring-boot
10
Attack-spring-boot-3:深入理解 Application Context
Attack-spring-boot-3-1: 统一资源定位
Attack-spring-boot-2:spring-boot 配置解析
Attack-spring-boot-1:spring-boot 零起步笔记
spring boot web 三两事
spring boot 运行流程分析
spring boot 扩展分析
Spring boot 事件监听
Spring Boot @EnableAutoConfiguration 深入分析
Spring boot Enable 注解
spring-data-jpa-系列教程
4
spring data jpa 系列教程四:实体类的关系
spring data jpa 系列教程三:定义实体类
spring data jpa 系列教程二:使用入门
spring data jpa 系列教程一:orm常用设计模式
svm
1
如何手推“支持向量机”
web
1
spring boot web 三两事
why
1
为什么要做one-hot
xgboost
1
xgboost 库使用入门
信息检索
1
经典检索算法:BM25原理
公开资料
1
个人介绍
分布式系统
3
实战:基于 docker 的 HA-hadoop 集群搭建
GFS 原理深入浅出
ZooKeeper 设计原理
区块链
1
区块链及比特币入门指南(来自高可用架构)
吴恩达
1
吴恩达 Coursera 第二课记录
多标签分类
1
记:多标签分类问题
大数据
1
深入浅出kafka
并发编程
1
java 并发编程基础
拾遗
1
pagerank 算法 快速入门
推荐系统
4
基于隐变量的推荐模型
深入浅出推荐系统之简单推荐模型
推荐系统算法之surprise实战
推荐系统之用户行为分析
文本挖掘
1
主题模型:LDA 数学基础
机器学习
12
boosting 3大算法总结
adaboost 原理
样本不均衡的常用处理方法
如何手推“支持向量机”
主题模型:LDA 数学基础
记:多标签分类问题
推荐系统算法之surprise实战
EM算法的9重境界之前两重
为什么要做one-hot
经典检索算法:BM25原理
Boosting原理
xgboost 库使用入门
点击率预估
1
CTR 预估之 FM
神经网络
1
Hopfield 网络
论文笔记
1
Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks
贝叶斯
3
贝叶斯统计:Gibbs sampling 原理到实践
贝叶斯推断:Metropolis-Hastings 采样
贝叶斯统计:初学指南
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