模型 上圖講得十分清楚：第一層(最下層)黃點(diǎn)和灰點(diǎn)扛门，表示稀疏離散特征淹仑。第二層表示對(duì)稀疏離散特征embedding后的稠密特征向量期贫。第三層就是深度模型，這里使用了ReLu激活函...
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推薦系統(tǒng)-重排序-CTR-Wide&Deep模型 -
推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(六)--PNN模型理論和實(shí)踐推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)系列：推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(一)--FM模型理論和實(shí)踐：http://www.reibang.com/p/152ae633fb00推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(...
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威爾遜得分 Wilson Score 排序算法歡迎Follow我的GitHub, 關(guān)注我的簡(jiǎn)書(shū). 威爾遜得分排序算法，Wilson Score判呕，用于質(zhì)量排序，數(shù)據(jù)含有好評(píng)和差評(píng)送滞，綜合考慮評(píng)論數(shù)與好評(píng)率侠草，得分越高，質(zhì)量越高...
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貝葉斯估計(jì)、最大似然估計(jì)褂微、最大后驗(yàn)概率估計(jì)文章作者：Tyan博客：noahsnail.com[http://noahsnail.com] | CSDN[http://blog.csdn.net/quincuntial...
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基礎(chǔ)：常見(jiàn)的參數(shù)估計(jì)方法
抽樣功蜓、樣本數(shù)據(jù) -->觀察數(shù)據(jù)趨勢(shì) -->選擇模型 -->模型參數(shù)估計(jì) -->假設(shè)檢驗(yàn) 誤差、殘差 與測(cè)量有關(guān)宠蚂，誤差=觀測(cè)值與真實(shí)值的偏離模型：y=θx+隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)誤差相關(guān)影...
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Spark性能調(diào)優(yōu)調(diào)優(yōu)之前是將功能實(shí)現(xiàn)...然后算法優(yōu)化,設(shè)計(jì)優(yōu)化,再是spark調(diào)優(yōu)!,需得一步一步來(lái),不得直接越過(guò),直接調(diào)優(yōu)! executor調(diào)優(yōu) 對(duì)于exector的調(diào)優(yōu)基于一個(gè)原則,...
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大數(shù)據(jù).機(jī)器學(xué)習(xí)等
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評(píng)論較多浦辨，簡(jiǎn)書(shū)回復(fù)也不太方便，如有問(wèn)題麻煩關(guān)注下面的公眾號(hào)忘嫉，加入我的微信群一起討論荤牍。公眾號(hào)ID：小小挖掘機(jī)
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連接AI技術(shù)的創(chuàng)造者和使用者
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勤學(xué)如春起之苗，不見(jiàn)其增参滴，日有所長(zhǎng)强岸！
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該專題主要介紹和記錄请唱，筆者在學(xué)習(xí)spark過(guò)程中的總結(jié)和要點(diǎn)記錄。筆者也是剛剛接觸spark过蹂，所以會(huì)從最基礎(chǔ)的環(huán)境搭建開(kāi)始介紹十绑，逐步過(guò)渡到對(duì)spark的深入學(xué)習(xí)。
