Lecture16 Recommender Systems Problem formulation Example:Predicting movie ratings User rates movies using zero to five stars \(n_u\) = no. users \(n_m\) = no.movies \(r(i,j)\) = 1 if user \(j\) has rated movie \(i\) \(y(i,j)\) = rating given
梯度下降算法 repeat until convergence { \(\theta_j := \theta_j - \alpha \frac{\partial}{\partial \theta_j} J(\theta_0,\theta_1)\) (for \(j = 1\) and \(j = 0\)) } 线性回归模型 \[h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1x \]\[J(\theta_0,\theta_1)=\fr
repeat until convergence { \(\theta_j := \theta_j - \alpha\frac{\partial}{\partial \theta_j}J(\theta_0,\theta_1)\) \((for\ j = 0\ and\ j = 1\)) } \(\alpha\): 学习率 如果学习率太小，梯度下降将很慢 如果学习率很大，梯度下降会越过最小值。可能不会收敛，甚至发散 就
简记思维碎屑，做法可能除了 \(\Theta(m^2)\) 的都和官方题解不太一样 Description 一句话题意：有一个长度为 \(m\) 的边序列，你需要使用交互库提供的可撤销并查集接口，在线地对于每个 \(l\) 求出最大的 \(r\)，使得区间 \([l,r]\) 内的边不形成环。 可行的操作为 merge(x) 表示合并第
小样本学习记录————MAML++ MAML简单回顾MAML存在的问题训练不稳定：二阶导数代价缺少批量归一化统计累计共享(跨步骤)批次标准化偏差共享内环(跨步和跨参数)学习速率国定外循环学习率 对MAML的改进梯度不稳定性→多步损耗优化（MSL）二阶导数代价→导数顺序退火（DA）缺少批次归
栈与队列 栈的应用举例 1.数制转换 //对于输入任意一个非负十进制整数,打印输出与其等值的八进制数 void conversion() { InitStack(S); scanf("%d",N); while(N) { Push(S,N%8); N=N/8; } while(!StackEmpty(S)) { Pop(S,e); printf("%d",e); } } 2.表达式求
目录极大似然估计 & 最大后验概率 极大似然估计 & 最大后验概率 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/40024110 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32480810 频率学派和贝叶斯学派 对事物建模的时候用 \(\theta\) 表示模型的参数，解决问题的本质就是求\(\theta\) 频率学派：（存在唯一
【Computer Graphics】Offline Rendering Heskey0 (Bilibili) December 2021 Based On Mark Pauly's Thesis[1999] and 《PBRT》 Contents Chapter 1 . Sampling Techniques In Path Tracing 1.1. Inverse CDF (Cumulative Density Function) There are many techniques for
DataWhale-(scikit-learn教程)-Task01(线性回归与逻辑回归)-202112 DataWhale的scikit-learn教程链接 一、 线性回归 1. 线性回归的基本形式 2. 梯度下降法训练 假设给定模型 h (
初次见面，请多关照 (╹ڡ╹) Lorem Ipsum Lorem ipsum[1] dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea comm
文章目录 8.1排序算法的下界8.2 计数排序8.3 基数排序8.4 桶排序 8.1排序算法的下界 算法最好情况最糟情况平均情况是否原址插入排序 Θ ( n
目录第6章 声波的辐射6.1脉动球的辐射6.1.1球面声场6.1.2声辐射与球源大小的关系6.1.3声场对脉动球源的反作用————辐射阻抗6.1.4辐射声场的性质6.2声偶极辐射6.2.1偶极辐射声场6.2.2等效辐射阻6.3同相小球源的辐射6.3.1两个同相小球源的辐射声场6.3.2指向特性6.3.3自辐射阻抗
目录 一.引例1.引例1[^1]2.引例2[^2] 二.证明EM的收敛性[^3]1.单个高斯2.高斯混合模型3.收敛性证明 三.EM算法的步骤四.混合高斯举例五.EM算法推广——GEM 一.引例 1.引例11 设四种实验结果发生的概率依次为： 1
注意力机制基本原理 人类的视觉系统中存在一种特殊的大脑信号处理机制，会选择性地对场景中重点区域即注意力焦点花费更多的时间，而忽视其他并不重要的信息。这是人类从大量信息中快速筛选出重要信息的手段，极大地提高了视觉系统处理海量信息的效率和精准率。 从人类视觉信号处理
细粒度：DCL论文笔记——Destruction and Construction Learning for Fine-grained Image Recognition 综述主要思想网络结构“破坏”学习“构建”学习 训练与测试总结 综述 论文题目：《Destruction and Construction Learning for Fine-grained Image Recognition》 会议
b站凌青老师凸优化课程1-6课笔记。 什么是优化 优化就是从一个可行解的集合中，寻找出最优的元素。写成数学形式：
Modeling User Exposure in Recommendation 【论文作者】Dawen Liang, David M. Blei, etc. WWW’16 Columbia University 目录Modeling User Exposure in Recommendation0. 总结1.研究目标2.问题背景3. 方法3.1 模型描述3.2 对曝光概率的建模3.3 参数学习3.4 预测模型4. 实
[COCI2006-2007#4] ISPITI link Solution 思路还挺好想的，就是先按 b 排序，然后按时间顺序一个一个加就好了。实现起来确实是有点麻烦。 [COCI2020-2021#6] Index link Solution 正经人谁写分块啊？你写么？ 不写！你写么？ 不写！ 下贱！ 序列 link Solution 挺有意思的。你发现 \([l
kriging工具箱：https://orbit.dtu.dk/en/publications/dace-a-matlab-kriging-toolbox x=rand(1,100)*5; y=rand(1,100)*5; z=x./(y+1)+0.01*rand(1,100); data=[x',y',z']; scatter(x,y,25,z); colorbar; %模型参数设置 theta = [5 5]; lob = [1e-1 1e-1]; upb = [
1 设切于 \((x_0,\ln x_0)\)，则 \(l:y=\frac{1}{x_0}(x-x_0)+\ln x_0(2 \le x_0 \le 6)\) \[\begin{aligned} S=S(x_0)=&\int_2^6 \left(\frac{x-x_0}{x_0}+\ln x_0-\ln x \right)dx \\ =&\left( \frac{(x-x_0)^2}{2x_0}+x\ln x_0-x\ln x+x \righ
前言 此代码为三维空间内点云数据拟合圆的计算过程，主要求解拟合后的圆心、半径及圆法向量，点云数据来源于激光跟踪仪的采集。可应用于工业机器人单关节运行速度测试、结构杆长测试等。 代码 clear;clc;close all; [FileNmae,PathName]=uigetfile({'*.*'}); str=[PathName,Fi
第四章 决策中的收益、损失与效用 例4.1.4 取 θ \theta θ用来表示市场需求量，这是具有随机性的变量。用a来表示购买量，这是人可以确定的行动，此时便有收益函数
导入模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 极区图的两个核心参数是：每块区域的半径r和它所占的角度θ，类似于极坐标(r,θ)。 绘制极区图仍然用bar()函数来实现 bar(theta,radii,width,**kwargs) theta:每个扇形起始角度位置 radii:扇形半径 width:扇形的角度
梯度下降算法在Linear Regression中的应用 文章目录 梯度下降算法在Linear Regression中的应用多变量（multivariate）题目：预测房价数据标准化处理Training set输入输出的数据提取并转换成矩阵形式损失函数求解梯度下降算法可视化预测 数据处理过程和单变量类似，原理部分不
图扩散-Diffusion Improves Graph Learning 标签：图神经网络、扩散技术 动机 图卷积的核心就是图神经网络，就是在一跳邻居节点上进行消息传递，这些消息在每个节点聚合，形成下一层的嵌入。虽然神经网络确实利用了更深层的高阶邻域，但将每一层的消息限制在一跳邻居似乎是随意的武断的。
