IP屬地：湖南
-
Azure Data Platform Azure Data Factory（一）關于對數(shù)據(jù)的使用器赞，除了存儲（數(shù)據(jù)庫），還有收集（ETL/ELT）及分析墓拜。文章是介紹Azure Data Factory（ADF） 前言 作為一個數(shù)據(jù)平臺解決方案港柜，數(shù)據(jù)收集是其...
-
概要設計和詳細設計--概念
1、概要設計的主要任務是把需求分析得到的系統(tǒng)擴展用例圖轉(zhuǎn)換為軟件結構和數(shù)據(jù)結構咳榜。設計軟件結構的具體任務是：將一個復雜系統(tǒng)按功能進行模塊劃分夏醉、建立模塊的層次結構及調(diào)用關系、確定...
-
推薦系統(tǒng)之理解凸優(yōu)化轉(zhuǎn)載 https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/80695179[https://blog.csdn.net/SIG...
-
推薦系統(tǒng)圖模型之node2vec轉(zhuǎn)載https://blog.csdn.net/u012151283/article/details/87081272?spm=1001.2014.3001.5501[htt...
-
推薦系統(tǒng)圖模型之Line轉(zhuǎn)載：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56478167[https://zhuanlan.zhihu.com/p/56478167] LINE也是一...
-
推薦系統(tǒng)圖模型之DeepWalk轉(zhuǎn)載https://blog.csdn.net/u012151283/article/details/86806922?spm=1001.2014.3001.5501[htt...
-
推薦系統(tǒng)排序之FFM回顧一下FM 在FFM（Filed-aware Factorization Machines）中每一維特征（feature）都歸屬于一個特征的filed贸辈，field和feat...
-
推薦系統(tǒng)之Wide&&Deep原理與實現(xiàn)學習轉(zhuǎn)載 https://blog.csdn.net/DXRfighting/article/details/114978505[https://blog.csdn.net/DX...
-
推薦系統(tǒng)CTR之FM模型（七）轉(zhuǎn)載 http://www.reibang.com/p/776598acc35a[http://www.reibang.com/p/776598acc35a] 1. 背景...
-
推薦系統(tǒng)排序算法--FM模型1擎淤、背景 在計算廣告和推薦系統(tǒng)中奢啥，CTR預估(click-through rate)是非常重要的一個環(huán)節(jié)，判斷一個商品的是否進行推薦需要根據(jù)CTR預估的點擊率來進行嘴拢。在進行C...
-
RF席吴，GBDT和Xgboost構造新特征+LR融合的原理及實踐轉(zhuǎn)載：https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/82983997[https://blog.csdn.net/ans...
-
機器學習之-skip-gram的負采樣針對前文的skip-gram以及CBOW的算法訓練赌结，當面對百萬級的文本，就算是隱藏層是檢索功能孝冒，其計算量也是相當大柬姚，而且還會造成冗余計算，這時候?qū)Ω哳l詞抽樣以及負采樣就應運而...
-
機器學習之softmax函數(shù)
在上一篇專題中庄涡，我們以三層神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)為例量承，介紹了如何利用Python和Numpy編程實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的計算。其中穴店，中間(隱藏)層和輸出層的激活函數(shù)分別選擇了 sigmoid函...
-
-
機器學習之RandomForest、GBDT昧绣、XGBoost规肴、lightGBM 原理與區(qū)別
目錄 隨機森林 -- RandomForest GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) XGBoost lightGBM RF,GBDT...
個人介紹
大學是學的軟件工程，研究生也是軟件工程夜畴，寫過大數(shù)據(jù)拖刃，玩過Java，手撕過python贪绘，寫過爬蟲 搞過聊天機器人兑牡。