（draft）FFM (Field-aware Factorization Machines)を理解したい - ML blog
はじめに FFM(Field-aware Factorization Machines)は、機械学習分野で比較的新出のアルゴリズムです。CTR(click-through rate)やCVR(conversion rate)の予測コンペにおいて、FM(Factorization Machines)と共に良い成績を収めているようです。 誰が作ったの？ Yu-Chin Juan(阮毓欽)さん等の台湾大学の出身者・在籍者により提起されたもので、論文『Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction』が台湾大学サイトにあります。私がこのアルゴリズムについて知ったのは、apache sparkのオンライン講座のCTR予測の演習問題で、とあるkaggleコンペ(criteo)のデータを使っていたのですが、そのコンペでFFMの提起者であるYu-C
ASMR Soap carving
Is there anybody there who likes scratching sounds? If so, today's video should be a treat for you. It took me almost 5 days to finish shooting it. Initially I was going to make just some soap scratching and carving noises with a knife and a scalpel. I wasn't going to carve any particular sculptures, as it seemed to be too demanding and time consuming, to say nothing about the complete lack of any
Yahoo!ニュースで起こった「ダルビッシュ論争」～編集とデータ活用の現場から
Yahoo!ニュース・トピックスは、編集部が1日4000本の配信記事の中から記事をピックアップし、13文字の見出しをつけるなどの作業を経て掲出しています。Yahoo!ニュース・トピックスの編集方針などについては第2回目「何が『ニュース』なのか Yahoo!ニュースに学ぶ価値判断と『見出し力』」で説明されていますのでこの記事では割愛いたしますが、以下のブログで第2回目講座の一部をご紹介いただいておりますので、あわせてご覧ください。 編集方針は、公共の利害にかかわる重要な出来事である「公共性」と世の中の多くの人が知りたいと思っている事象「社会的関心」の2つのバランスを重要とし、7つの観点からニュースの価値を判断しているとのことでした。 7つとは、1. 速報性／時事性／今日性、2. 真実性／信頼性、3. 新奇性、4. 公益性、5. 認知度、6. 表現力、7. 品位。どんなニュースが価値があるんだ
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