Home

在寫python時，常搞不懂import路徑的寫法，這邊簡單介紹一下python import的邏輯。

用Reinforcement Learning來訓練廣告系統，決定廣告該要怎麼顯現。

在製作model的時候，有時會參雜一些人工定義分數的部分，這時我們就不能夠單純使用gradient descent來訓練我們的model，因為人工定義的分數是無法被微分的，然而我們還是可以靠一些方式來把這些分數整合到model的objective function中，並利用我們熟悉的gradient descent來訓練。

這篇文章紀錄一下如何透過GCP製作一個簡單的slack機器人。

在以前有聽聞說R語言很適合用來畫圖，方便人們來觀察資料的特性，這篇粗淺的紀錄一下我用過的一些作圖function。

在之前的文章有提到Q-Networks，但卻沒有細講它的運作方式，這篇來介紹一下這曾經上過Nature的paper。

Reinforcement Learning很適合用在推薦系統上，然而要訓練RL需要很多跟使用者互動的經驗，這篇paper使用類似GAN的方法來去創造user model，以跟推薦系統互動。

這篇介紹一下常被使用的TF-IDF是什麼，以及怎麼用來做一個簡單的分類器。