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推荐系统入门（五）：GBDT+LR（附代码）目录推荐系统入门（五）：GBDT+LR（附代码）引言1. GBDT模型2. LR模型3. GBDT+LR模型4. 编程实践实战思考参考资料引言相关系列笔记：推荐系统入门（一）：概述推荐系统入门（二）：协同过滤（附代码）推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码）推荐系统入门（四）：Wide&Deep（附代码）推荐系统入门（五

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LIC2021事件抽取任务基线目录LIC2021事件抽取任务基线一、篇章级事件抽取基线1.1 评测方法1.2 快速复现基线Step1：数据预处理并加载1.3 快速复现基线Step2：构建模型1.4 快速复现基线Step3：数据处理1.5 快速复现基线Step4：定义损失函数和优化器，开始训练1.6 快速复现基线Step5：数据后处理，提交结果二、句子级事件抽取基线2.1 评测方法三、Tricks3

用Python实现两数之和给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。示例:给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9所以返回 [0, ...

推荐系统入门（二）：协同过滤（附代码）目录推荐系统入门（二）：协同过滤（附代码）引言1. 相似性度量方法1.1 杰卡德(Jaccard)相似系数1.2 余弦相似度1.3 皮尔逊相关系数2. 基于用户的协同过滤2.1 UserCF编程实现2.2 UserCF优缺点3. 基于物品的协同过滤4. 算法评估5. 协同过滤算法的权重改进6.协同过滤推荐算法存在的问题6.1 数据稀疏性的问题6.2 冷启动问题

推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码）目录推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码）一、矩阵分解MF1. 隐含语义分析技术1.1 隐语义模型1.2 矩阵分解算法1.3 矩阵分解算法求解2. Funk-SVD算法3. Bias SVD算法4. 编程实现思考二、因子分解机FM1. FM模型的引入1.1 逻辑回归模型及其缺点1.2 二阶交叉项的考虑及改

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Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey深度学习在自然语言处理中的进展摘要自然语言处理（NLP）通过增强基于语言的人机交流的人类语言的理解，帮助增强智能机器的功能。根据计算能力的最新发展和大量语言数据的出现，推动了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于在诸如计算机视觉，自动语音识别（尤其是NL...