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统计学习

深度学习

深度学习简介
- 一、介绍
- 二、历史
深度前馈网络
- 一、基础
- 二、损失函数
- 三、输出单元
- 四、隐单元
- 五、结构设计
- 六、历史小记
反向传播算法
- 一、链式法则
- 二、反向传播
- 三、算法实现
- 四、自动微分
正则化
- 一、参数范数正则化
- 二、显式约束正则化
- 三、数据集增强
- 四、噪声鲁棒性
- 五、早停
- 六、参数相对约束
- 七、dropout
- 八、对抗训练
- 九、正切传播算法
- 十、其它相关
深度学习中的最优化问题
- 一、代价函数
- 二、神经网络最优化挑战
- 三、 mini-batch
- 四、基本优化算法
- 五、自适应学习率算法
- 六、二阶近似方法
- 七、共轭梯度法
- 八、优化策略和元算法
- 九、参数初始化策略
- 十、Normalization
- 十一、Online Learning
卷积神经网络
- 一、卷积运算
- 二、卷积层、池化层
- 三、基本卷积的变体
- 四、应用
- 五、历史和现状
CNN：图像分类
- 一、LeNet
- 二、AlexNet
- 三、VGG-Net
- 四、Inception
- 五、ResNet
- 六、ResNet 变种
- 七、SENet
- 八、 DenseNet
- 九、小型网络
循环神经网络 RNN
- 一、RNN 计算图
- 二、训练算法
- 三、长期依赖
- 四、常见 RNN 变种
Transformer
- 一、Transformer [2017]
- 二、Universal Transformer [2018]
- 三、Transformer-XL [2019]
- 四、GPT1 [2018]
- 五、GPT2 [2019]
- 六、GPT3 [2020]
- 七、OPT [2022]
- 八、BERT [2018]
- 九、XLNet [2019]
- 十、RoBERTa [2019]
- 十一、ERNIE 1.0 [2019]
- 十二、ERNIE 2.0 [2019]
- 十三、ERNIE 3.0 [2021]
- 十四、ERNIE-Huawei [2019]
- 十五、MT-DNN [2019]
- 十六、BART [2019]
- 十七、mBART [2020]
- 十八、SpanBERT [2019]
- 十九、ALBERT [2019]
- 二十、UniLM [2019]
- 二十一、MASS [2019]
- 二十二、MacBERT [2019]
- 二十三、Fine-Tuning Language Models from Human Preferences [2019]
- 二十四 Learning to summarize from human feedback [2020]
- 二十五、InstructGPT [2022]
- 二十六、T5 [2020]
- 二十七、mT5 [2020]
- 二十八、ExT5 [2021]
- 二十九、Muppet [2021]
- 三十、Self-Attention with Relative Position Representations [2018]
- 三十一、USE [2018]
- 三十二、Sentence-BERT [2019]
- 三十三、SimCSE [2021]
- 三十四、BERT-Flow [2020]
- 三十五、BERT-Whitening [2021]
- 三十六、Comparing the Geometry of BERT, ELMo, and GPT-2 Embeddings [2019]
- 三十七、CERT [2020]
- 三十八、DeCLUTR [2020]
- 三十九、CLEAR [2020]
- 四十、ConSERT [2021]
- 四十一、Sentence-T5 [2021]
- 四十二、ULMFiT [2018]
- 四十三、Scaling Laws for Neural Language Models [2020]
- 四十四、Chinchilla [2022]
- 四十七、GLM-130B [2022]
- 四十八、GPT-NeoX-20B [2022]
- 四十九、Bloom [2022]
- 五十、PaLM [2022] （粗读）
- 五十一、PaLM2 [2023]（粗读）
- 五十二、Self-Instruct [2022]
句子向量
- 一、Paragraph Vector [2014]
- 二、Skip-Thought Vectors [2015]
- 三、FastSent [2016]
- 四、InferSent [2017]
- 五、Simple-But-Tough-To-Beat Baseline For Sentence Embedding [2017]
- 六、QuickThoughts [2018]
词向量
- 一、向量空间模型 VSM
- 二、LSA
- 三、Word2Vec
- 四、GloVe
- 五、FastText
- 六、ELMo
传统CTR 预估模型
- 一、LR 模型 [2007]
- 二、POLY2 模型 [2010]
- 三、FM 模型 [2011]
- 四、FFM 模型 [2016]
- 五、GBDT-LR 模型 [2014]
- 六、FTRL 工程应用 [2013]
- 七、LS-PLM 模型 [2017]
CTR 预估模型
- 一、DSSM [2013]
- 二、FNN [2016]
- 三、PNN [2016]
- 四、DeepCrossing [2016]
- 五、Wide 和 Deep [2016]
- 六、DCN [2017]
- 七、DeepFM [2017]
- 八、NFM [2017]
- 九、AFM [2017]
- 十、xDeepFM [2018]
- 十一、ESMM [2018]
- 十二、DIN [2017]
- 十三、DIEN [2019]
- 十四、DSIN [2019]
- 十五、DICM [2017]
- 十六、DeepMCP [2019]
- 十七、MIMN [2019]
- 十八、DMR [2020]
- 十九、MiNet [2020]
- 二十、DSTN [2019]
- 二十一、BST [2019]
- 二十二、SIM [2020]
- 二十三、ESM2 [2019]
- 二十四、MV-DNN [2015]
- 二十五、CAN [2020]
- 二十六、AutoInt [2018]
- 二十七、Fi-GNN [2019]
- 二十八、FwFM [2018]
- 二十九、FM2 [2021]
- 三十、FiBiNET [2019]
- 三十一、AutoFIS [2020]
- 三十三、AFN [2020]
- 三十四、FGCNN [2019]
- 三十五、AutoCross [2019]
- 三十六、InterHAt [2020]
- 三十七、xDeepInt [2023]
- 三十九、AutoDis [2021]
- 四十、MDE [2020]
- 四十一、NIS [2020]
- 四十二、AutoEmb [2020]
- 四十三、AutoDim [2021]
- 四十四、PEP [2021]
- 四十五、DeepLight [2021]
图的表达
- 一、DeepWalk [2014]
- 二、LINE [2015]
- 三、GraRep [2015]
- 四、TADW [2015]
- 五、DNGR [2016]
- 六、Node2Vec [2016]
- 七、WALKLETS [2016]
- 八、SDNE [2016]
- 九、CANE [2017]
- 十、EOE [2017]
- 十一、metapath2vec [2017]
- 十二、GraphGAN [2018]
- 十三、struc2vec [2017]
- 十四、GraphWave [2018]
- 十五、NetMF [2017]
- 十六、NetSMF [2019]
- 十七、PTE [2015]
- 十八、HNE [2015]
- 十九、AANE [2017]
- 二十、LANE [2017]
- 二十一、MVE [2017]
- 二十二、PMNE [2017]
- 二十三、ANRL [2018]
- 二十四、DANE [2018]
- 二十五、HERec [2018]
- 二十六、GATNE [2019]
- 二十七、MNE [2018]
- 二十八、MVN2VEC [2018]
- 二十九、SNE [2018]
- 三十、ProNE [2019]
Graph Embedding 综述
- 一、A Comprehensive Survey of Graph Embedding [2017]
- 二、Graph Embedding Techniques, Applications, and Performance [2017]
- 三、Representation Learning on Graphs [2017]
图神经网络
- 一、GNN [2009]
- 二、Spectral Networks 和 Deep Locally Connected Networks [2013]
- 三、Fast Localized Spectral Filtering On Graph [2016]
- 四、GCN [2016]
- 五、神经图指纹 [2015]
- 六、GGS-NN [2016]
- 七、PATCHY-SAN [2016]
- 八、GraphSAGE [2017]
- 九、GAT [2017]
- 十、R-GCN [2017]
- 十一、 AGCN [2018]
- 十二、FastGCN [2018]
- 十三、PinSage [2018]
- 十四、GCMC [2017]
- 十五、JK-Net [2018]
- 十六、PPNP [2018]
- 十七、VRGCN [2017]
- 十八、ClusterGCN [2019]
- 十九、LDS-GNN [2019]
- 二十、DIAL-GNN [2019]
- 二十一、HAN [2019]
- 二十二、HetGNN [2019]
- 二十三、HGT [2020]
- 二十四、GPT-GNN [2020]
- 二十五、Geom-GCN [2020]
- 二十六、Graph Network [2018]
- 二十七、GIN [2019]
- 二十八、MPNN [2017]
- 二十九、UniMP [2020]
- 三十、Correct and Smooth [2020]
- 三十一、LGCN [2018]
- 三十二、DGCNN [2018]
- 三十三、AS-GCN
- 三十四、DGI [2018]
- 三十五、DIFFPOLL [2018]
- 三十六、DCNN [2016]
- 三十七、IN [2016]
图神经网络 2
- 一、Deeper Insights into GCN [2018]
- 二、GNNEXPLAINER [2019]
- 三、GCN 自监督学习 [2020]
- 四、GNN 公平比较 [2019]
- 五、GNN 评估陷阱 [2018]
- 六、AGL [2020]
- 七、AliGraph [2019]
图神经网络 3
- 一、Deep Learning On Graph [2018]
- 二、GNN : A Review of Methods and Applications [2018]
- 三、A Comprehensive Survey On GNN [2019]
推荐算法（传统方法）
- 一、Tapestry [1992]
- 二、GroupLens [1994]
- 三、ItemBased CF [2001]
- 四、Amazon I-2-I CF [2003]
- 五、Slope One Rating-Based CF [2005]
- 六、Bipartite Network Projection [2007]
- 七、Implicit Feedback CF [2008]
- 八、PMF [2008]
- 九、SVD++ [2008]
- 十、MMMF 扩展 [2008]
- 十一、OCCF [2008]
- 十二、BPR [2009]
- 十三、MF for RS [2009]
- 十四、 Netflix BellKor Solution [2009]
推荐算法（神经网络方法 1）
- 一、MIND [2019]（用于召回）
- 二、DNN For YouTube [2016]
- 三、Recommending What Video to Watch Next [2019]
- 四、ESAM [2020]
- 五、Facebook Embedding Based Retrieval [2020]（用于检索）
- 六、Airbnb Search Ranking [2018]
- 七、MOBIUS [2019]（用于召回）
- 八、TDM [2018]（用于检索）
- 九、DR [2020]（用于检索）
- 十、JTM [2019]（用于检索）
- 十一、Pinterest Recommender System [2017]
- 十二、DLRM [2019]
- 十三、Applying Deep Learning To Airbnb Search [2018]
- 十四、Improving Deep Learning For Airbnb Search [2020]
- 十五、HOP-Rec [2018]
- 十六、NCF [2017]
- 十七、NGCF [2019]
- 十八、LightGCN [2020]
- 十九、Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling [2019]（检索）
- 二十、EGES [2018]（Matching 阶段）
- 二十一、SDM [2019]（Matching 阶段）
- 二十二、COLD [2020 ] (Pre-Ranking 模型)
- 二十三、ComiRec [2020](https://www.wenjiangs.com/doc/0b4e1736-ac78)
- 二十四、EdgeRec [2020]
- 二十五、DPSR [2020]（检索）
- 二十六、PDN [2021]（mathcing）
- 二十七、时空周期兴趣学习网络ST-PIL [2021]
推荐算法之序列推荐
- 一、FPMC [2010]
- 二、GRU4Rec [2015]
- 三、HRM [2015]
- 四、DREAM [2016]
- 五、Improved GRU4Rec [2016]
- 六、NARM [2017]
- 七、HRNN [2017]
- 八、RRN [2017]
- 九、Caser [2018]
- 十、p-RNN [2016]
- 十一、GRU4Rec Top-k Gains [2018]
- 十二、SASRec [2018]
- 十三、RUM [2018]
- 十四、SHAN [2018]
- 十五、Phased LSTM [2016]
- 十六、Time-LSTM [2017]
- 十七、STAMP [2018]
- 十八、Latent Cross [2018]
- 十九、CSRM [2019]
- 二十、SR-GNN [2019]
- 二十一、GC-SAN [2019]
- 二十二、BERT4Rec [2019]
- 二十三、MCPRN [2019]
- 二十四、RepeatNet [2019]
- 二十五、LINet(2019)
- 二十六、NextItNet [2019]
- 二十七、GCE-GNN [2020]
- 二十八、LESSR [2020]
- 二十九、HyperRec [2020]
- 三十、DHCN [2021]
- 三十一、TiSASRec [2020]
推荐算法（综述）
- 一、A Survey on Accuracy-oriented Neural Recommendation: From Collaborative Filtering to Information-rich Recommendation [2022]
多任务学习
- 一、MMOE [2018]
系统架构
- 一、Hidden Technical Debt [2015]
实践方法论
- 一、性能度量
- 二、默认的基准模型
- 三、决定是否收集更多数据
- 四、选择超参数
- 五、调试策略
- 六、示例：数字识别系统
- 七、数据预处理
- 八、变量初始化
- 九、结构设计
深度强化学习 1
- 一、PPO [2017]
自动代码生成
- 一、CodeGen [2022]

工具

CRF
- CRF ++
lightgbm
- lightgbm 使用指南
xgboost
- xgboost 使用指南
scikit-learn
spark
numpy
- Numpy 学习笔记（基于 Numpy 1.11.0）
- Scipy
matplotlib
- matplotlib 使用指南
pandas
- pandas 使用指南
huggingface_transformer
- 一、Tokenizer
- 二、Datasets
- 三、Model
- 四、Trainer
- 五、Evaluator
  - 一、基本概念
  - 二、API
- 六、Pipeline
  - 一、基本概念
- 七、Accelerate
  - 一、基础概念
  - 二、API
- 八、Autoclass
  - 一、基本概念
  - 二、API
- 九、应用
- 十、Gradio

Scala

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实践方法论

发布于 2023-07-17 23:38:23 字数 683 浏览 0 评论 0 收藏 0

一个优秀的机器学习实践者需要知道：
- 存在哪些算法以及这些算法为何有效的原理
- 如何针对具体应用挑选一个合适的算法
- 如何监控算法，并根据实验反馈改进机器学习系统
实际开发过程中，实践者需要决定：是否收集更多的数据、是否需要增加/降低模型容量、是否需要添加/删除正则化项、是否需要改进模型的优化算法、是否需要改进模型的近似推断....这些都需要大量的时间
在实际应用中，正确使用一个普通算法通常要比草率的使用一个不清楚的算法要效果更好
正确应用一个算法需要掌握一些相当简单的方法论：
- 确定目标：使用什么样的误差度量（是准确率还是召回率？），并为此误差度量确定目标（我们期望达到什么样的效果：如召回率大于95%？）
  - 这些目标和误差度量取决于该应用为了解决什么问题
- 尽快建立一个端到端的工作流程，包括计算出合适的性能度量（如：计算出召回率）
- 搭建系统，并确定性能瓶颈。
  - 检查哪个部分的性能差于预期
  - 检查差于预期的原因：是否过拟合、欠拟合、还是数据或者软件缺陷造成的
- 根据具体观察反复进行增量式改动：如收集新数据、调整超参数、改进算法

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