本文分享的論文題目是《Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba》 ...
IP屬地：上海
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推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(四十六)-阿里電商推薦中億級商品的embedding策略 -
樹模型中, 特征重要性的計算方法
主要查看了三個文檔: DecisionTree, XGBoost, LightGBM. sklearn中GradientBoostingClassifier(GBDT)和Ra...
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adaboost、adaboost.m1供填、adaboost.m2簡介集成學(xué)習(xí)常見的兩種集成方案為bagging和boosting崖疤，其中bagging是一種基于投票的并行方案，boosting是一種基于改變原始數(shù)據(jù)集分布的迭代串行方案（某些環(huán)節(jié)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念
數(shù)據(jù)集data set：一系列記錄的集合 示例instance、樣本sample：每條記錄是關(guān)于一個事件或?qū)ο蟮拿枋?屬性attribute、特征feature：反應(yīng)事件或?qū)?..
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機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估1.訓(xùn)練集測試集劃分方案 a)留出法hold-out 直接將原始數(shù)據(jù)集D劃分為兩個互斥集合，其中一個作為訓(xùn)練集S参袱，另外一個作為測試集T，其中D=S并T秽梅，S交T=空抹蚀。在劃分的過...
