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    《分布式機器學習》筆記1-機器學習基礎

    今天開始更新《分布式機器學習》的系列筆記，保證每周2-3更俺驶，大家一起學習啊~~ 第一次筆記是機器學習基礎纲堵，就簡單的整理一下知識點巡雨。 機器學習的基本概念 機器學習關注的核心問題...

  • 劍指offer-python

    二維數(shù)組中的查找 Q: 在一個二維數(shù)組中（每個一維數(shù)組的長度相同），每一行都按照從左到右遞增的順序排序席函，每一列都按照從上到下遞增的順序排序铐望。請完成一個函數(shù)，輸入這樣的一個二維...

  • 特征工程

    1. 介紹 特征工程是對原始數(shù)據(jù)進行一系列工程處理茂附，將其提煉為特征正蛙，作為輸入。是一個表示和展示數(shù)據(jù)的過程营曼，特征工程去除原始數(shù)據(jù)中的雜質和冗余乒验，設計更高效的特征來尋找問題與模型...

  • 推薦系統(tǒng)-Deep&Cross Network模型

    模型構造 一個DCN模型從嵌入和堆積層開始，接著是一個交叉網絡和一個與之平行的深度網絡溶推，最后是組合層徊件，結合了兩個網絡的輸出。模型如圖： 嵌入和堆積層 考慮離散和連續(xù)特征的輸入...

  • 推薦系統(tǒng)-DeepFM模型

    1. 介紹 特征組合的問題 對于基于CTR預估的推薦系統(tǒng)蒜危，最重要的是學習用戶點擊行為背后的隱含特征或特征組合虱痕。在不同的推薦任務中，低階組合特征或者高階組合特征都可能會對最終的...

  • 推薦系統(tǒng)-FFM(Field-aware Factorization Machine)模型

    1. 介紹 在CTR預估的時候辐赞，經常會遇到one-hot類型的變量部翘，這會導致嚴重的數(shù)據(jù)特征稀疏的情況。FFM(Field-aware Factorization Machin...

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    推薦系統(tǒng)-FM(Factorization Machine)模型

    1. 介紹 在進行CTR(click through rate)預估時响委，除了單個特征外新思，通常要進行特征組合，F(xiàn)M算法是進行特征組合時的常見算法赘风。 2. one-hot的問題 ...

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    推薦系統(tǒng)-GBDT+LR 融合

    背景 在CTR預估的早期夹囚，使用最多的方法時邏輯回歸，邏輯回歸通過Sigmoid函數(shù)邀窃，將函數(shù)值映射到0-1區(qū)間荸哟，映射之后的值就是CTR的預估值。 邏輯回歸是線性模型瞬捕，容易并行處...

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