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深度学习（Deep Learning） 做ctr预估时有一些非常强的偏置特征，比如feeds流下拉深度，userid等，如果把这种加入模型，哪怕只是在wide部分，感觉有时候会让模型只顾着学…
首先escape learning 和 avoidance learning 都是属于negative reinforcement. 这两个情况都是为了逃避厌恶（aversive）的刺激增加某种行为的频率。 escape 和 avoidance的主要区别在于：在escape learning中，厌恶刺激出现之前并不会有任何警示或者提示（signal），所以生物或人是在 ...
2018年8月3日 · 尝试回答下：. Linkedin Learning来自于Linkedin收购并整合的 Lynda.com ，其理念是采用 Lynda 的 教育服务 并将其与 LinkedIn 数据进行整合，这样用户在求职网络之内，也可以学习应聘岗位相关的知识和技能，旨在确保用户掌握新技能并保持知识定期更新的学习计划，其中 ...
82 人赞同了该回答. 我觉得这两个方向并不冲突，都是很重要的研究方向！. ”以LLMs为核心“，针对的场景还是类GPT4的，Input可以是各个模态的，Output是文本的，主要两类，第一类以LLM作为核心模块，其他模态来对齐的端到端的模型，我们的mPLUG-Owl ，miniGPT4；LLM ...
Supervised learning: 每个观测值包含X和y，理解y与X关系，有y来监督预测或推断的效果。 Eg：linear regression, logistic regression, GAM, boosting, SVM. Unsupervised learning: 只包含X，理解各变量之间关系，没有y来监督学习的效果。 Eg：cluster analysis. 2.1.5回归问题与分类问题. 一般来说，若y是定量数据，则为回归问题；若y是定性数据，则为分类问题。 但回归方法不一定用于回归问题，如logistic regression 用于分类问题。
何舜成 神经计算与机器学习/Ingress玩家/星空摄影
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8,887. 38 个回答. 默认排序. Thoughts Memo . 信息技术行业 算法工程师. 根据韩国人和美国人的研究，是的。 Kim 关于以考试为中心的学校教育后果的结论. 摘自 @ Thoughts Memo 汉化组的译文《 标准化测试与美国教育的毁灭 》 最受 关注 的 PISA 分数是科学、数学和阅读。 但该测试还包括一些旨在评估创造力和学生学习兴趣的项目，以及询问教师教学方法的项目。 在 2021 年的文章中，Kim 描述了她基于 2015 年 PISA 测试数据所做的一些分析。 具体细节可参阅原文，而以下是她的三个主要结论： 数据显示，在不同国家，学科测试得分，与学习兴趣和创造力指数之间，存在很强的 负 相关性。
