1.什么是embedding？简单来说，embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。性质：1.embedding向量能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义。比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(钢铁侠)之间的距离就会很接近，但 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(乱世佳人)的距离就会远一些。2.Embe
文 | 石塔西LR本身是一个经典的CTR模型，广泛应用于推荐/广告系统。输入的特征大多数是离散型/组合型。那么对于Embedding技术，如何在不使用深度学习模型的情况下（假设就是不能用DNN），融入到LR框架中呢？让我们来看看清华大学的博士石塔西大佬是如何解答的。问题实战意义其实这个问题可以再扩展一下，即，如何在传统机器学习算法（LR/GBDT）中使用Embedding信息。这个问题并非空穴来风
原创
2023-05-01 12:12:32
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# 怎样将Embedding融入传统机器学习框架
随着深度学习的迅猛发展，Embedding作为一种有效的数据表示方式，已逐渐在许多传统机器学习任务中得到应用。通过将离散数据（如词语或类别）映射到连续向量空间，Embedding能够捕捉到数据的潜在特征，提高模型的表现。
## Embedding的概念
Embedding通俗来说，就是将高维的稀疏数据转换为低维的稠密向量。在自然语言处理（NL
概述Angular中的输入输出是通过注解@Input和@Output来标识，它位于组件控制器的属性上方。 输入输出针对的对象是父子组件。演示Input新建项目connInComponents:ng new connInComponents.新增组件stock:ng g component stock.在stock.component.ts中新增属性stockName并将其标记为输入@Input(
1.基本概念 Lora，英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术2.作用只要是图片上的特征都可以提取并训练 （1）对人物/物品的脸部特征进行复刻 （2）生成某一特定风格的图像 （3）固定动作特征3.embedding和Lora的区别 embedding
文 | 石塔西源 | 知乎LR本身是一个经典的CTR模型，广泛应用于推荐/广告系统。输入的特征
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2022-08-13 00:00:37
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在 NLP领域，word embedding 已经成为了众所周知的技术。在现实生活中 word embedding 已经拥有非常广泛的应用：语音助手、机器翻译、情感分析… 因为 word embedding 的特殊性，它几乎覆盖了所有 NLP 的应用。接下来说说 传统的 one-hot 编码开始，阐述其优劣，并延伸至 word embedding 技术和其优点人类可以很轻易地理解一个单
要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
背景：最近要搞理论学习了，先前搞了大半年的工程，又要捡起一些理论原理，现在还是从transformer熟悉理解一下，争取吃透。 关于transformer的经典介绍和资料也一大堆，我就不展开来讲了，碰到了一些一时没太想明白的问题，就记一下，也当是重新理解一遍。 transformer的输入要么是词向量或是块状处理了的图像，分别用于自然语言处理和计算机视觉领域。 在自然语言处理中，原始的输入肯定是某
mlp多层感知机，属于最简单的人工神经网络，也被称为全连接神经网络、前馈网络。它是了解神经网络的基础，包括输入层、隐藏层和输出层3个架构。输入层就是具有维度的向量，输出层也是向量。只有隐藏层是包括了所谓的人造神经元。输入层输入层即1个向量，向量的维度是由事物本身的特征决定的，根据任务需要确定。隐藏层隐藏层是由多个神经元组成的，同时我们常说的神经网络的层数，就是指的隐藏层的个数，有时会算上输入层。其
jsonpath：对json串进行搜索安装jsonpath安装：pip install jsonpath 导入： from jsonpath import jsonpath jsonpath能通过简单的方式就能提取给定JSON中的字段。jsonpath官方地址：https://goessner.net/articles/JsonPath/在线检验jsonpath是否正确：https://www.j
Java Web 项目是基于 Java EE 类的；而 Java 项目是基于 Java 应用程序的。Java 项目主要面向桌面程序的应用，主要是 awt、swing 这类的编码，不包括 JSP 等前台页面的代码，大部分是 CS 架构的工程和一些 jar 包。 JavaWeb 项目是 BS 架构的系统，是网页的编码，像 Jsp、Servlet、Struts这类的，JavaWeb 项目部署到服务器上，
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2023-11-23 12:32:30
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1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
最近项目里面需要集成一个蓝牙的连接功能，作为一枚刚刚毕业不久的新生，大学几年又白过的。只好在几天内搜搜百度，脑补一下。文章部分内容摘至各大Blog，加上本dust的见解，写了一份Client端和Service端的小呆毛。————————————————————————-我是分割线————————————————————————-先来叨叨下历史 蓝牙我们应该很早就听过，最常见的就是原来我们偶尔通
词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
蓝牙3.0及以下为传统蓝牙。 蓝牙4.0以上标准包含两个蓝牙标准，是一个双模的标准，它包含经典蓝牙部分（Classic Bluetooth）和低功耗蓝牙部分（Bluetooth Low Energy）。经典蓝牙是在之前的1.0.1.2，2.0+EDR,2.1+EDR,3.0+EDR等基础上发展和完善起来的，低功耗蓝牙是Nokia的Wibre
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2023-12-18 15:54:43
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线性回归和逻辑回归是我们做模型预测时，很常见的回归算法。 但事实上我们有许多类型的回归方法可以去建模。每一个算法都有其重要性，特殊性以及适用的场景。通过这边文章，总结下多种常用的回归算法，希望我们在做模型预测时能够有更多的选择，能找到最合适的回归模型。目录什么是回归分析？为什么要用回归分析？回归有哪些类型？1.线性回
引言 线性和逻辑回归通常是人们为机器学习和数据科学学习的第一个建模算法。 两者都很棒，因为它们易于使用和解释。 然而，它们固有的简单性也有一些缺点，在许多情况下它们并不是回归模型的最佳选择。 实际上有几种不同类型的回归，每种都有自己的优点和缺点。 在这篇文章中，我们将讨论5种最常见的回归算法及其属性，同时评估他们的性能。 最后，希望让您更全面地了解回归模型！ 目录线性回归多项式回
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2023-10-08 18:37:17
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