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XGBoost 论文阅读总结1
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介绍的Shrinkage。Shrinkage会在每一步tree boosting时，会将新加入的weights通过一个因子 进行缩放。与随机优化中的learni
TIFS顶刊论文阅读
2. Comparse with XGB 1. LightGBM基于histogram算法代替pre-sorted所构建的数据结构，利用histogram后，会
1. 支持向量机是机器学习和数据挖掘中最常用的预测模型之一 1. FM 允许在非常稀疏的数据下进行参数估计，而SVM则不能 2. FM具有线型复杂度，可以在原始
DeepFM 论文阅读总结1
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1. 输入中包含类别型和连续型数据 2. 维度非常高 3. 数据非常稀疏 4. 特征按照Field分组 2. 模型演进历史 1. 将Wide & Deep 部分
Wide & Deep Learning for RecommenderSystems 论文阅读总结Generalized linear models with
3. FFM模型优化问题 1. 根据样本特征数量（ 2. 如果归一化参数 3. 对每一轮迭代，如果随机更新参数 4. 对每一个训练样本，执行如下操作 5. 对每
摘要Click-through rate prediction is an essential task in industrial applications,
有关CVPR2020中Cross Domain论文阅读总结与思考 论文总结 论文总结 Progressive Adversarial Networks for Fine-Grained Domain Adaptation 作者：Sinan Wang, Xinyang Chen, Yunbo Wang, Mingsheng Long, and ...
多目标跟踪论文 CVPR2021: 1、Track to Detect and Segment: An Online Multi-Object Tracker【TraDeS代码】 2、 Learning a Proposal Classifier for Multiple Object Tracking(用于多对象跟踪的分类器)【LPC_MOT...
目的之类的就不用说了，直接说pcnn做实体关系抽取的过程： 1、把输入转换成对应的向量： 上面的输入是 I hired Kojo Annan,the son of Kofi Annan,in the company； 两个实体我用红体标出来了；...
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论文阅读总结——Chinese NER Using Lattice LSTM 这是本人的第一篇博客，经验尚浅，还望多多指教 博主最近在做中文命名实体识别（以下简称 NER），期间阅读了相关文献，在此对一些文章进行介绍和总结，加深印象...
组里新来研究生，常常在做小组报告时，不知所云。报告中slides 大段文字粘贴，报告没有重点。...故总结了一下，论文选择 及 阅读报告的内容提纲。报告者没有理清思路，听众更是云里雾里。（3）作者提出的方法。
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论文：《Focal Loss for Dense Object Detection》 信息： RBG和Kaiming大神在CVPR2017年的大作 论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002 最近才读到这篇文章，发现自己之前的paper的idea在方向上与这篇论文...
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