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這裡先引入模型評價相關的概念以及相應的公式，讓大家一個大概的理解，知道有這麼一回事，在後續文章中我將結合具體實例進行詳細的講解。

一、分類評價指標

混淆矩陣

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超110篇！CVPR 2021最全GAN論文匯總梳理！

超100篇！CVPR 2020最全GAN論文梳理匯總！

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來源丨機器學習AI算法工程編輯丨極市平台
目錄

[1] SIFT（尺度不變特徵變換）[2] HOG（方向梯度直方圖）[3] SIFT和HOG的比較[4] SIFT/HOG與神經網絡特徵提取的比較[5] 其他傳統特徵提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）先對幾個概念和問題做一個解釋：

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嘿，記得給「機器學習與推薦算法」添加星標
推薦系統已經廣泛應用於多個領域，其通過根據用戶偏好推薦可能感興趣的物品來進行輔助決策。其中比較流行的推薦算法是基於模型的方法，它對特定的目標進行優化以提高推薦性能。然而，這些傳統的推薦模型通常只處理單一的目標，例如最小化預測誤差或最大化推薦的排名質量。
近年來，考慮多目標推薦系統的需求日益增多。例如，可以通過優化推薦的準確性、新穎性和多樣性等多個指標來構建完善的推薦模型。多目標優化方法已取得了很好的發展，並應用於推薦系統領域。在本篇文章中，該文提供了一個多目標推薦系統的全面文獻綜述(Multi-objective Recommender Systems, MORS)。特別是，確定了多目標推薦系統在哪些情況下可以發揮作用，並總結了推薦系統的方法和評估方式，指出了現有的挑戰或不足，最後為多目標推薦系統的發展提供了指導方針和建議。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231221017185
這篇論文的主要貢獻如下：

本文首次對多目標推薦系統進行了全面綜述。

本文總結了多目標推薦方法發揮作用的情況，為推薦系統和該領域的研究人員提供了關於多目標優化的指導。

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本文對LightGCN模型部分的代碼進行了解讀，對相應部分進行了簡單的注釋幫助大家理解。筆者第一次嘗試代碼閱讀分享，有什麼不足之處或者建議可以給我留言哦，感謝。

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機器之心報道
機器之心編輯部

在 CES 2022 開幕首日，英特爾、AMD、英偉達三家芯片巨頭紛紛展示了自家的新產品和新架構。


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機器之心報道
機器之心編輯部

又一位大佬加入創業大潮。

機器之心剛剛得到的消息，阿里巴巴副總裁、達摩院自動駕駛實驗室負責人王剛已於近日離職。

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機器之心報道
編輯：澤南
對於投資者們來說，業績穩定的蘋果是「避險資產」。

2022 年剛一開始，資本市場就有新的記錄誕生。

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