論文引入 近年來推薦系統公平性成為新的熱點，在所有解決公平性問題的方法中，因果推斷顯得格外靚眼。我們以論文《Recommendations as treatments: Debiasing lear ...

更多筆記請火速前往 DeepLearning.ai學習筆記匯總 本周我們將學習如何配置訓練/驗證/測試集，如何分析方差&偏差，如何處理高偏差、高方差或者二者共存的問題，如何在神經網絡中應用不同的正則化方法(如L2正則化、Dropout)，梯度檢測。 一、訓練/驗證/測試集 ...

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81385018 符號 涵義 ...

公平性(fariness)-新的突破點 推薦系統的公平性（fairness）正在成為推薦系統領域的一個新的突破點，目前對於推薦系統這種需要落地的應用，單純的在模型領域取得准確率等指標的突破已經不是唯 ...

接下來我總共花了將近四天時間才將論文《Towards Long-term Fairness in Recommendation》[1]理解透徹。因為該論文用到了強化學習(Reinforcement L ...

接下來我花一天時間精讀了論文《Learning Fair Representations for Recommendation: A Graph-based Perspective》[1]，將論文的結 ...

這幾天我的主要任務是對論文《Towards Long-term Fairness in Recommendation》[1] 中所描述的算法進行編程實現，然后測試該算法的效果並記錄。以下分模型算法細節 ...

這幾天我的主要任務是調試和運行之前根據論文《Learning Fair Representations for Recommendation: A Graph-based Perspective》所編 ...

摘自《混凝土結構工程施工質量驗收規范 GB50204-2015》 ...

眾所周知，對於線性回歸，我們把目標方程式寫成：。 （其中，f(x)是自變量x和因變量y之間的關系方程式，表示由噪音造成的誤差項，這個誤差是無法消除的） 對y的估計寫成：。 就是對自變 ...