已知基于数据驱动的机器学习和优化技术在单场景内的A/B测试上，点击率、转化率、成交额、单价都取得了不错的效果。 但是，目前各个场景之间是完全独立优化的，这样会带来哪些比较严重的问题 ？[解答]不同场景的商品排序仅考虑自身，会导致 用户的购物体验是不连贯或者雷同的 。例如：从冰箱的详情页进入店铺，却展示手机；各个场景都展现趋同，都包含太多的U2I（点击或成交过的商品）；多场景之间是博弈（竞争）关系，
Überblick第7章 控制系统的综合与校正7.1 系统的性能指标7.1.1 常用时域指标：7.1.2 开环频域指标7.1.3 闭环频域指标7.1.4 综合性能指标（误差指标）7.1.4.1 误差积分性能指标（单位阶跃输入）7.1.4.2 误差平方积分性能指标（单位阶跃输入）7.2 系统的校正概述7.3 串联校正7.3.1 超前校正7.3.2 滞后校正7.3.3 滞后超前校正 第7章 控制系统
本帖最后由 史锦顺 于 2020-7-21 09:21 编辑在判断合格性的场合，无论是检定还是校准，都要取误差量的绝对值的最大值。应该是系统误差与随机误差范围3σ合成的结果。“取平均值”，实际上是去掉了被检仪器的随机误差，是不对的；而所谓“取最大值”，因为测试次数较少(10到20次)也达不到概率99%意义上的最大值。计量中的理论、操作与计算公式，我在拙作《史法测量计量学》的表述如附录，仅供参考。-
在我们看论文的时候，经常会对这几个变量分不清，下面，详细解释一下各自的定义及区别。 文章目录1、概念定义2、图形定义3、数学定义4、过拟合、欠拟合和恰好5、结论 1、概念定义偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说
RationalDMIS 7.1变量取值最大偏差/最小偏差（面轮廓度）
原创
2021-08-12 16:40:52
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p:误差比例项 ，如果偏差为0，则比例环节不起作用，只有存在偏差时，比例环节才起作用。 【在没有i的情况下存在静差：输入调整温度10度--》|外界环境降低1度 | --输出9度》--反馈给输入：调整10度】 比例i:误差的累计 ，积分环节主要用来消除静差，所谓静差，就是系统稳定后输出值和设定值之间的差值，积分环节实际上就是  
如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。数据提供了信息。数据储存了信息，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好例如对新闻的点击、玩过的英雄、购买的物品等等。这些数据特征非常关键，甚至可以说它们决定了一个算法的上限。算法提供了逻辑。数据通过不断的积累，存储了巨量的信息。在巨大的数据量与数据维度下，人已经无法通过人工策略进行分析干预，因此需要基于一套复杂的信息处理逻辑，
问题其实不是最终目的，罗列问题主要是为了找到一些研究的具体方向。作为我自己，就是希望能明确一下接下来深入学习的切入点。推荐系统发展到现在已经得到了广泛的应用，但还存在一些问题。 热点核心问题就是数据稀疏性。很容易理解，比如线上有成千上万部电影，但我们看过的为数不多，评过分的就更少了。在所有用户集上来看，这个问题就严重了。一般用户-项目矩阵稀疏度都会在99%以上。这对于所有的推荐算法的计算来说
文 | 成指导
背景
推荐系统中大量使用用户行为数据，作为系统学习的标签或者说信号。但用户行为数据天生存在各式各样的偏差（bias），如果直接作为信号的话，学习出的模型参数不能准确表征用户在推荐系统中的真实行为意图，造成推荐效果的下降。因此，本篇聊一聊推荐系统中常见的偏差，与相应的去偏思路与方法。本篇的主要脉络依据中科大何向南教授、合工大汪萌教授联合在 TKDE 上的一篇综述文章展开：Bias a
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2023-05-02 09:05:29
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在很多情况下，因为加工或者装配误差，导致某区域部分特征群组的实际值相对于CAD
原创
2022-06-07 08:04:22
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大模型放进推荐系统怎么玩儿？先来聊聊推荐系统什么是推荐系统推荐系统解决了哪些问题推荐系统的应用领域常用的推荐算法基
今天给大家介绍一个github仓库，收集了非常多的推荐系统的数据集，非常的全面，非常的实用，做推荐系统相关的同学可以收藏一下。这些数据集在可作为基准的推荐系统中非常流行。Douban：http://socialcomputing.asu.edu/datasets/Douban 这是...
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2019-12-07 13:01:38
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推荐系统中常常需要在亿级别的候选集中找到上百个相关的item，俗称DCG问题(Deep candidate generation)。通常处理这类问题采用的类似语言建模的方
原创
2021-08-25 10:13:54
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来自：NLP从入门到放弃今天分享一个论文UniLM[1]，核心点是掌握三种LM任务形式：单向LM，双向LM，序列到序列LM；1. 生成任务NLP任务大致可以分为NLU和NLG两种；Bert在NLU任务上效果很好，但是天生不适合处理生成任务。原因在于Bert的预训练过程是使用的MLM，和生成任务的目标并不一致。生成任务目标是每次蹦出来一个词，只能看到当前位置之前的词汇。而Bert采用的是双向的语言模
可能很多人都没有安装过什么pycharm插件，一个很重要的原因是默认的pycharm已经很强大了，已经有很多功能了，但是这不妨碍我们喜欢更强大的pycharm。
原创
2022-02-23 13:37:37
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受到大家公认的推荐算法基本包括以下几种：基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则的推荐、基于知识的推荐、组合（混合）推荐及其他推荐1 基于内容的推荐基于内容的推荐是根据用户已经选择的对象，从推荐对象中选择其他特征相似的对象作为推荐结果。（1）这一推荐算法首先提取推荐对象的内容特征，和用户模型中的用户兴趣偏好匹配，匹配度较高的推荐对象就可作为推荐结果推荐给用户。例如音乐的共性，找到用户的兴趣点。然
YouTube是世界上最大的创建、分享和发现视频内容的平台。YouTube的建议负责帮助超过10亿用户从不断增长的视频
原创
2023-01-26 18:19:42
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# 如何解决Android高德SDK定位偏差大问题
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何解决Android高德SDK定位偏差大的问题。首先，让我们来看一下整个解决问题的流程，然后再详细介绍每一步需要做什么。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[初始化定位SDK]
B --> C[创建定位Client]
C -->
矛盾本文引用自知乎凸头匠的文章：文章链接
PID转速控制系统存在如下一个矛盾：即PID需要靠偏差控制系统消除偏差，然而偏差完全消除以后，PID又没能力去维持系统偏差为0。 并不是所有系统都存在上述问题，问题的状态关键在于目标状态或者平衡点是否稳定。如果稳定，那么PID促使系统从别的状态转移到这个状态后，系统保持稳定，此时PID输出为0，系统也可以自行维持该状态，无需额外损耗，则控制器只有K或者KD
推荐系统作为解决信息过载的一种重要手段，已经在不同的应用场景下取得了不错的效果。近些年来关于推荐系统的研究主要集中在如何设计更好的模型来适应用户行为数据，进而提升推荐质量。然而，由于用户行为数据是观察所得(Observational)而不是实验所得(Experimental)，因此会存在各种偏差（bias），如用户对物品的选择偏差、系统对物品的曝光偏差等，直接拿模型拟合数据而忽视偏
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2023-06-23 13:25:35
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