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TF-IDF是什么，它是如何计算的？
Faiss (Facebook AI相似性搜索) 是Facebook开发的一个开源库，用于执行高效的相似性搜索和密集向量聚类。它针对高维数据进行了优化，非常适合在需要对大型数据集进行快速相似性搜索的应用程序中使用，例如语义搜索，推荐系统和图
协同过滤矩阵是怎样的？
推荐系统的多样性通过引入更广泛的选项来显著增强用户体验，这可以提高用户满意度和参与度。当推荐是多种多样的时，用户更有可能发现他们在更同质的列表中可能没有遇到的新的兴趣和偏好。这不仅仅是提供受欢迎的商品; 它确保用户收到反映其口味不同方面的个
在小型数据集中，你如何处理过拟合？
正则化通过向模型添加约束来减少过拟合。像L1和L2正则化这样的技术惩罚大权重，鼓励更简单的模型更好地推广。L2，也称为权重衰减，在神经网络中特别常见。
Dropout是另一种有效的方法，在训练过程中随机禁用神经元，以迫使网络开发冗余的、鲁