论文引入 近年来推荐系统公平性成为新的热点，在所有解决公平性问题的方法中，因果推断显得格外靓眼。我们以论文《Recommendations as treatments: Debiasing lear ...

更多笔记请火速前往 DeepLearning.ai学习笔记汇总 本周我们将学习如何配置训练/验证/测试集，如何分析方差&偏差，如何处理高偏差、高方差或者二者共存的问题，如何在神经网络中应用不同的正则化方法(如L2正则化、Dropout)，梯度检测。 一、训练/验证/测试集 ...

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81385018 符号 涵义 ...

公平性(fariness)-新的突破点 推荐系统的公平性（fairness）正在成为推荐系统领域的一个新的突破点，目前对于推荐系统这种需要落地的应用，单纯的在模型领域取得准确率等指标的突破已经不是唯 ...

接下来我总共花了将近四天时间才将论文《Towards Long-term Fairness in Recommendation》[1]理解透彻。因为该论文用到了强化学习(Reinforcement L ...

接下来我花一天时间精读了论文《Learning Fair Representations for Recommendation: A Graph-based Perspective》[1]，将论文的结 ...

这几天我的主要任务是对论文《Towards Long-term Fairness in Recommendation》[1] 中所描述的算法进行编程实现，然后测试该算法的效果并记录。以下分模型算法细节 ...

这几天我的主要任务是调试和运行之前根据论文《Learning Fair Representations for Recommendation: A Graph-based Perspective》所编 ...

摘自《混凝土结构工程施工质量验收规范 GB50204-2015》 ...

众所周知，对于线性回归，我们把目标方程式写成：。 （其中，f(x)是自变量x和因变量y之间的关系方程式，表示由噪音造成的误差项，这个误差是无法消除的） 对y的估计写成：。 就是对自变 ...