Recom Recall
文章目录
- 召回
- 1.基于统计召回
- 1.1 基于规则,基于内容
- 1.2 协同过滤 Collaborative Filtering
- 2. 基于模型召回
- 2.1 基于向量,表示学习
- 2.2 基于匹配函数 match function learning
- 2.3 基于知识图谱
- 2.4 FM、YoutubeNet、DSSM
召回
1.基于统计召回
1.1 基于规则,基于内容
- 热门
- 词召回
- 位置
1.2 协同过滤 Collaborative Filtering
- memory-base
usercf
itemcf - model-base
svd
2. 基于模型召回
2.1 基于向量,表示学习
- doc2vec
- ffm
- lda
Reference1
Reference2
2.2 基于匹配函数 match function learning
- T
Reference: match function learning
2.3 基于知识图谱
Reference: Graph&Recom
2.4 FM、YoutubeNet、DSSM
Recom Recall相关推荐
- 目标检测计算mAP,AP,Recall,Precision的计算方式和代码(YOLO和FastRCNN等)
目标检测中计算mAP是较为复杂的,并不是很多讲解中说的那个计算precision和recall,然后总的ground truth 目标和检测出的真实目标做除法就可以了.而是需要构建precision和 ...
- 【AI】图示:精确度(查准率)Precision、召回率(查全率)Recall
对Precision.Recall的直译是"精确度"和"召回率",第一次接触这两个词,很难从字面上知道它们的含义.而翻译成"查准率"和&qu ...
- antirecall怎么打开_QQ/微信防撤回工具 — Anti recall
本文最后更新于2019-02-17 22:43:31,某些文章具有时效性,若有错误或已失效,请在下方留言或联系老夜. 每个人都有属于自己的朋友圈子而通讯社交类软件就是促进沟通交流的纽带,近几年通讯软件 ...
- Precision and recall From Wiki
Precision.全部推断为正样本的数量里面,有多少是真正的正样本.就是精确率 Recall.所有的正样本里面,检測到了多少真正的正样本,又称查全率.即所有正样本查找到了多少的比率.
- 性能评估指标(Precision, Recall, Accuracy, F1-measure)
文章目录 一个例子 Precision 精准率 召回率 其他 Reference 一个例子 首先我们看下面的一个表格,也是经典的二分类问题,常常会看见的表格: 如上表所示,行表示预测的label值,列 ...
- R语言使用yardstick包的pr_curve函数评估二分类(binary)模型的性能、并使用autoplot函数可视化模型的PR曲线(precision recall)
R语言使用yardstick包的pr_curve函数评估二分类(binary)模型的性能.并使用autoplot函数可视化模型的PR曲线(precision recall) 目录
- R语言构建logistic回归模型:构建模型公式、拟合logistic回归模型、模型评估,通过混淆矩阵计算precision、enrichment、recall指标
R语言构建logistic回归模型:构建模型公式.拟合logistic回归模型.模型评估,通过混淆矩阵计算precision.enrichment.recall指标 目录
- R语言构建logistic回归模型:WVPlots包PRTPlot函数可视化获取logistic回归模型的最优阈值、优化(precision、enrichment)和recall之间的折衷
R语言构建logistic回归模型:WVPlots包PRTPlot函数可视化获取logistic回归模型的最佳阈值(改变阈值以优化精确度(precision.enrichment)和查全率(recal ...
- R语言构建混淆矩阵(仿真数据)并基于混淆矩阵(confusion matrix)计算并计算Accuracy、Precision、Recall(sensitivity)、F1、Specificity指标
R语言构建混淆矩阵(仿真数据)并基于混淆矩阵(confusion matrix)计算并计算Accuracy.Precision.Recall(sensitivity).F1.Specificity指标 ...
最新文章
- 怎样用python画雪花_python使用turtle库与random库绘制雪花
- Python使用matplotlib函数subplot可视化多个不同颜色的折线图、在折线图上为每个数据点添加日期数据标签
- R语言ggplot2可视化:可视化分组的小提琴图(violin plot)并在分组小提琴内部嵌入箱图(box plot)
- Linux学习笔记重新梳理20180702 之 yum软件包管理器
- 关中断解决任务间资源共享问题
- 编译原理之正则表达式
- Jmeter分布式部署如何操作
- Innodb事务和锁
- 4004-基于邻接矩阵的新顶点的增加(C++,附思路)
- 中国地区Win10免费升级活动正式结束
- 用protobuf进行C#与Java通信
- 当当网图书爬虫与数据分析
- lisp弧度转度分秒_用C语言实现度分秒与弧度的转化
- 2018看得见的未来:数字化医疗发展三大看点
- ArcGIS 纵断面分析
- LIKE 多字段匹配 效率低下
- 如何从零配置腾讯云cdn加速服务?
- ls-dyna常用结构单元类型
- 我的前端“先行”之路
- Latex 摘要部分
热门文章
- Linux 之四 Ubuntu 20.04 WiFi 无法使用、设置无法显示、远程桌面、SSH、Git、PPA、FFmpeg 等各问题记录
- 三级pc技术_EeIE智博会展商推荐鑫路远—专业从事液控设备的研发、生产和销售的高新技术企业...
- C++中,有哪4种与类型转换相关的关键字?各有什么特点?应该在什么场合下使用?
- Cortex - M3 位带别名首地址的计算方法
- oracle分页数据,在Oracle中得到分页数据
- linux mysql5.6编译_Linux 环境下编译安装MySQL5.6的笔记记录
- BeanUtils组件
- 【thinkPHP框架】Failed opening required 'header.php' include_path='.;c:\php5\pear 终级解决方案...
- 学子随感——遇见长郡浏阳(3)
- Python老男孩 day16 函数(六) 匿名函数