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Matrix Factorization推薦系統(tǒng)數(shù)學(xué)推理
問題描述 我們知道Matrix Factorization系統(tǒng)關(guān)鍵是要把Matrix矩陣分解為兩個矩陣因子W和U帚屉，但是怎么分解因子苹支，是我們面對的...
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Matrix Factorization推薦系統(tǒng)keras實(shí)現(xiàn)
問題描述 Matrix Factorization推薦系統(tǒng)是非常高效而且又是端到端的解決方案坪蚁，利用keras機(jī)器學(xué)習(xí)庫玫霎，可以非常簡單就能實(shí)現(xiàn)，實(shí)...
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Keras里Embedding層的理解
問題描述 Embedding層在機(jī)器學(xué)習(xí)中用的非常多，不問是NLP系統(tǒng)還是推薦系統(tǒng)，都會用到這個層逼庞，而且是放在最模型的最前面使用的，那么它到底有...
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Matrix Factorization 推薦系統(tǒng)原理
問題描述 在推薦系統(tǒng)中瞻赶，最重要的原始數(shù)據(jù)就是User和Item組成的二維矩陣赛糟，每一項的值就代表著某個User對某個Item打分項。這個矩陣會非常...
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傳統(tǒng)推薦算法
傳統(tǒng)推薦算法 Bandit算法與系統(tǒng)推薦 在推薦系統(tǒng)里比較經(jīng)典的問題砸逊，就是EE和用戶冷啟動問題 什么是EE璧南，兩個單詞的簡稱，分別是exploit...
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大數(shù)據(jù)名詞
Spark Scalar使用scalar兩個主要接口：他提供了最為完整的Spark接口师逸，而且得益于JVM帶來的性能優(yōu)勢司倚，在生產(chǎn)環(huán)境大部分部署的大...
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關(guān)于多維的降解以及意義
昨天在學(xué)習(xí)一維分類問題是，今天突然想到一個問題篓像，我們在一位分類的問題是动知，非常看重的一點(diǎn)是否可分遗淳，比如同一類別的點(diǎn)拍柒，它的定義域是否都落在一起心傀，只有...
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使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別minist數(shù)據(jù)RNN 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識 其實(shí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)我對了好久都沒有讀懂屈暗，之前還研究過源代碼，但是到后來沒有多久又忘記了脂男。今天在我已經(jīng)非常熟悉CNN...
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 翻譯
ImageNet Classification with Deep Convolutional NeuralNetwork利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...