Model-based

推荐系统总结2（系统落地）

6.1分类（User-Based）基于记忆的协同过滤（Memory-Based）；二次分类：User-BasedItem-Based基于模型的协同过滤（Model-Based）。
andyham·2020-04-03 23:41

协同过滤模型

今年早些时候看了一下协同过滤（CollaborativeFiltering）的综述，看到model-based和graph方法，还只是觉得不明觉厉。
yfwz100·2020-04-02 15:16

读论文Learning Continuous Control Policies by Stochastic Value Gradients

论文提出了一个统一框架来处理通过后向传播来学习连续的控制策略，通过在bellman等式的确定性函数中增加噪声因素来支持策略的随机性，论文的算法覆盖范围很广，包括基于model-free或者model-based
吕鹏_hunhun·2020-02-26 01:47

AI学习笔记——基于模型(Model Based)的强化学习

2.基于模型(Model-Based)的强化学习简介模型就是对真实世界的模拟，在模型中学习就是在真实世界中建模，所以学习的环境变成了模型中的‘‘卡通’’世界。当然学习模型只是
Hongtao洪滔·2020-02-11 09:56

Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration

Model-freereinforcementlearninghasbeensuccessfullyappliedtoarangeofchallengingproblems,andhasrecentlybeenextendedtohandlelargeneuralnetworkpoliciesandvaluefunctions.However,thesamplecomplexityofmodel-
朱小虎XiaohuZhu·2020-01-04 08:33

【强化学习】阶段总结

马尔可夫决策过程MDP基于模型的动态规划方法（Model-Based，DP）策略搜索策略迭代值迭代无模型的强化学习方法（Model-Free）蒙特卡洛方法（MC）：效率不高，但是能够展现model-free
虔诚的树·2019-10-08 23:00

Model-Based Value Expansion for Efficient Model-Free Reinforcement Learning

文献目录作者通过一种很巧妙的方式把环境模型引入到Model-freeRL算法中（包括了shorthorizon和TD-k技巧）。传统方法对于Q值的预估（比如DDPG/DQN）是通过bootstrapped的方式来更新参数的，在这篇文章中，作者把环境模型先rollout一定步数之后再进行Q值预估。也就是说，在传统的更新方式中，targetQ值是使用的是下一步Q值的预估，而在这里，targetQ值是先
困比比·2019-09-03 23:08

元学习笔记——MAML

元学习架构元学习现状1基于模型model-based数据一次
liz_lee·2019-08-23 11:11

元学习笔记——MAML

元学习架构元学习现状1基于模型model-based数据一次
liz_lee·2019-08-23 11:11

深度强化学习（二）强化学习算法的分类

一、Model-Free和Model-Based两大类上图是SpinningUp中的分类图。对于model的理解就是强化学习中的环境。根据是否去学习环境来进行分类。根据转移概率是否已知进行分类的。
daydayjump·2019-06-17 16:21

使用Dropout解决推荐系统冷启动问题

使用Dropout解决推荐系统冷启动问题推荐系统回顾&冷启动问题推荐系统的主流算法分为两类：基于记忆的（Memory-based，具体包括User-based和Item-based），基于模型的（Model-based
Stack_empty·2019-05-12 19:21

推荐系统 Model-based CF 学习心得

关于矩阵分解为了预测用户物品矩阵R，将其填充完成，最好的方法就是将矩阵P和Q相乘。其中P表示用户对各个分类特征的偏好rating，Q表示物品包含的这些特征的rating。为了得到P和Q，我们就得先得到一个预测的矩阵R’（通过某种方法得到，比如近似值，但和真正的R肯定是有误差的）。既然有误差，那我们就计算出误差，即损失函数e=R-R’，当然误差越小越好，代表预测的矩阵和真实的越接近。那这里就有两种方
IchliebeALE·2019-05-11 22:00

人脸识别笔记

facedetection除了CNN还可以用DPM、model-based、exemplar-based、cascadestructure做；facealignment有两种方法Regression-basedmethods
qq_1191691379·2019-04-01 21:42

在Xunit中使用FsCheck

目录编写基于Property-based的单元测试使用FsCheck编写Property-based测试在Xunit中使用FsCheck使用FsCheck编写Model-based测试-待续无论是Xunit
.NET西安社区·2019-03-10 19:00

强化学习系列（八）：Planning and learning with Tabular Methods（规划和离散学习方法）

一、前言本章是对前面七章的一个总结归纳，前七章中我们首先介绍马尔科夫决策过程（MDP），而后介绍了求解环境模型已知的MDP的方法（model-based)——动态规划方法（DP)，启发式搜索也属于这类方法
LagrangeSK·2018-08-15 14:34

强化学习算法学习汇总笔记 (一) — Q-learning、Sarsa、DQN、Policy Gradients

Model-based指机器人对环境有一定的了解，可以对环境进行建模，通过模型机器人再也
JorkerRer·2018-07-16 11:19

强化学习算法学习汇总笔记 (一) — Q-learning、Sarsa、DQN、Policy Gradients

Model-based指机器人对环境有一定的了解，可以对环境进行建模，通过模型机器人再也
Hansry·2018-06-25 22:45

协同过滤的R语言实现及改进

协同过滤算法主要分为两种：基于记忆（memory-based）的协同过滤算法和基于模型（model-based）的协同过滤
腾讯云加社区·2018-05-24 00:00

强化学习方法汇总

具有很多种不同方法.比如说比较知名的控制方法Qlearning,PolicyGradients,还有基于对环境的理解的model-basedRL等等.接下来我们通过分类的方式来了解他们的区别.Model-free和Model-based
CCH陈常鸿·2017-11-15 13:12

[强化学习]区分Model-free和Model-based方法

强化学习方法分为Model-free和Model-based方法，那么这两种方法的区别在哪：首先我们定义强化学习中的马尔可夫决策过程MDP，用四元组表示：SS：环境的状态空间AA：agent可选择的动作空间
ppp8300885·2017-11-13 20:41

构建分布式的协同过滤推荐系统

基本的3种不同协同过滤算法（基于用户的协同过滤User-basedCF、基于项目的协同过滤Item-basedCF以及基于模型的协同过滤Model-based）。
追梦不止,静心致远·2016-10-09 19:27

构建分布式的协同过滤推荐系统

基本的3种不同协同过滤算法（基于用户的协同过滤User-basedCF、基于项目的协同过滤Item-basedCF以及基于模型的协同过滤Model-based）。
BD_Jiang·2016-10-09 19:00

推荐系统笔记一、基于近邻的推荐系统（基础篇）

一、概述：    协同过滤方法大致可以分成两类：基于近邻(neighborhood-based）的算法和基于模型(model-based)的算法。基于近邻的算法
wangjian1204·2016-01-03 15:00

为豆瓣电影实现Item-based协同过滤的推荐系统

前面的两篇文章分别使用SparkmllibALS实现了Model-based协同过滤推荐系统和使用Mahout实现了User-based的协同过滤推荐系统。
·2015-12-03 03:00

Qt学习之路_9(Qt中Item Widget初步探索)

         Qt界面设计中有model-based的List View，有Item-based的List Widget，关于这2者到底有什么区别，
·2015-11-12 18:18

EF6.0 自定义Code First约定

自定义Code First约定有三种方式，分别是：Lightweight Conventions（轻量级约定）、Configuration Conventions（配置型约定）、Model-based
·2015-11-11 17:22

近期要看文章（20141213）

 关注点： （1）主题模型的应用 （2）文献计量学的实际应用，预测方法     Time gap analysis by the topic model-based
·2015-11-02 14:36

memory-based 协同过滤（CF）方法

协同过滤（collaborative filtering，CF）算法主要分为memory-based CF 和 model-based CF，而memory-based CF 包括user-based
·2015-10-28 08:53

Active Learning 主动学习

最近读了一篇paper，题目是An MRF Model-Based Active Learning Framework for the Spectral-Spatial Classification of
qrlhl·2015-09-30 14:00

[置顶] SVD推荐算法（二）

SVD推荐算法（二）这次讲解的是model-based的SVD推荐算法。跟ALS推荐算法一样，都是矩阵分解的推荐算法，只不过求解的方式不同而已。 
linger2012liu·2015-04-24 20:00

[置顶] SVD推荐算法（一）

2 本质上是model-based，跟传统数学意义的SVD没有太大关系，只不过借鉴了SVD分解R=U*S*V这个形式，通
linger2012liu·2015-04-24 20:00

item-based协同过滤算法

基于用户相似性的推荐算法称之为memory-based，基于物品相似性的推荐算法称之为model-based，后者能适应更大规模的数据集，因为一般情况下物品的总量是远小于用户的总量的。
羽虎·2014-06-23 15:00

协同过滤User-based算法与Item-based算法对比

CF算法分为两大类，一类为基于memory的（Memory-based），也叫基于用户的（User-based），另一类为基于Model的（Model-based），也叫基于物品的（Item-based
David Ls·2014-05-29 17:00

杂谈：机器学习之强化学习算法

当然这里面又分为两种情况，就是挂在嘴边的有模型model-based和无模型mode-free。很显然，无模型，转移概率我们是要学习得来的。扰人的是，我从状态s转移到下一状态时
g2s·2014-05-28 18:00

计算广告：检索与投放算法总结

基于模型的定向(Model-based);1.1.2 基于规则定向所使用的规则是根据用户
zhouyongsdzh·2013-05-28 09:00

Clustering：Model-Based Algorithm

Clustering：Model-BasedAlgorithm 我们在前面学习过的Clustering算法模型有：基于划分(Partitioning)：K-Means及其扩展算法基于层次(Hierarchical)：HierarchicalCluster算法这两类算法能够在大多数常规数据空间中运行良好，但是其缺点也是比较明显。数据本身的特性，如欧式空间限制、初始值限制等，这些可以通过各种思路进行解
isilic·2013-03-13 23:00

[学习笔记]主题模型(Topic Model)和PLSA( probabilistic latent semantic analysis)

plsi是model-based推荐算法，属于topic(aspect)model，最近研究了topicmodel，发现其在NLP领域用途很大。引入：在文本挖掘时，计算文档相似性是很
zhoubl668·2012-08-18 18:00

【集体智慧编程 学习笔记】 协同过滤技术

协同过滤技术可以分为三类：基于用户（User-based）的协同过滤；基于项目（Item-based）的协同过滤；基于模型（Model-based）的协同过滤。 
killua_hzl·2012-07-02 13:00

[学习笔记]学习主题模型(Topic Model)和PLSA( probabilistic latent semantic analysis）

plsi是model-based推荐算法，属于topic(aspect)model，最近研究了topicmod
·2012-05-30 21:00

[论文笔记]Item-based collaborative filtering recommendation algorithms

作者：BadrulSarwar,GeorgeKarypi,JosephKonstan,JohnRiedl内容概要1.协同过滤：目标：推荐TOPNitem类别：memory-based,model-based
inte_sleeper·2012-04-16 17:00

Struts2校验规则创建

WebWork允许两种类型的校验——per-action和model-based。因为所有的Ac
JAVA—咖啡馆·2010-07-11 18:00

协同过滤算法

种形式的协同过滤（CollaborativeFiltering）算法： 1、user-based：相同（相似）用户的喜好相同2、item-based：能够引起使用者兴趣的项目，必定与其之前评分高的项目相似3、model-based
flykobesummer·2010-01-02 20:00

风险分析评估方法介绍

 当前最传统也最广泛的风险分析方法主要是基于知识（Knowledge-based）的分析方法、基于模型（Model-based）的分析方法、定量（Quantitative）分析和定性（Qualitative
lulu831110·2009-10-28 14:00

Struts2校验规则创建

WebWork允许两种类型的校验——per-action和model-based。因为所有的Action对Person引用都要使
anyoneking·2007-08-09 10:00
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