發(fā)簡(jiǎn)信
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調(diào)參指南
'''set hive.cli.print.header=``true``; set hive.``fetch``.task.conversio...
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airbnb 房源預(yù)定 embedding 論文學(xué)習(xí)《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb...
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海量數(shù)據(jù)最近鄰數(shù)據(jù)查找LSH算法 ??我們要計(jì)算最近鄰數(shù)據(jù)且轨，首先我們必須定義自己的評(píng)價(jià)函數(shù)瓢省，也就是相似度量函數(shù)掸掸。一般有，可以參考這篇文章https://www.cnb...
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FFM模型
??回顧上一節(jié)說(shuō)的FM模型http://www.reibang.com/p/b63c05758b2a，同樣假設(shè)我們的樣本有個(gè)，維度是，經(jīng)過(guò)on...
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FM模型的一些理解的實(shí)操原文：https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdf??本文僅僅只是對(duì)文章...
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小白讀deepFm CTR預(yù)估（shenweichen代碼）作者的代碼可見(jiàn)：https://github.com/shenweichen/DeepCTR 本文分析的數(shù)據(jù)全部借用文章中的數(shù)據(jù)蹈集。見(jiàn) PART1...
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xgboost+LR
從HIVE表中讀取數(shù)據(jù)并且進(jìn)行采樣，再進(jìn)行數(shù)據(jù)的拼接 首先尋找最佳的步長(zhǎng)和輪數(shù) 在上一個(gè)參數(shù)最優(yōu)的基礎(chǔ)上雇初，尋找其他參數(shù)的最優(yōu)值.雖然這樣并沒(méi)有完...
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spark xgboost損失函數(shù)和評(píng)價(jià)函數(shù)的修改
spark xgboost自定義損失函數(shù)和評(píng)價(jià)函數(shù) 一拢肆、spark xgboost自定義損失函數(shù) xgboost定義損失函數(shù)的是通過(guò)setCus...