推薦系統的常用算法----算法崗面試題
● 請你說一說推薦算法，fm，lr，embedding 參考回答： 推薦算法： 基於人口學的推薦、基於內容的推薦、基於用戶的協同過濾推薦、基於項目的協同過濾推薦、基於模型的協同過濾推薦、基於關聯規則的推薦 FM： LR： 邏輯回歸本質上是線性回歸，只是在特征 ...
原文：推薦系統算法面試題
原文鏈接：https: blog.csdn.net weixin article details 模型產生過擬合的原因及解決方案 什么是過擬合： 模型在訓練集上效果較好，在測試集上表現較差。 產生過擬合原因： 參數太多，模型復雜度高 樣本中噪音數據較大，模型學習到了噪音中的特征 對於決策樹模型。對決策樹的生長沒有合理的限制和修建 對於神經網絡模型。權值學習迭代次數足夠多 overtraining ...
2020-09-28 14:15 0 559 推薦指數：
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原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_38664232/article/details/89975716 15、Bias和Variance的區別 Bias度量了學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度，即刻畫了算法本身的擬合能力。 Variance度量了同樣大小 ...
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