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这一章比较虚了, 主要说了1.如何当一名合格算法工程师, 从四个角度上看, 我们需要具备比较完整和全面的能力,不能有明显的短板. 知识: 算法知...
67章略, 说的是比较基础的工程实现和评测方法, 评测方法离线比较常用的是holdout 和 auc ndcg, 在线使用AB实验系统做线上评测...
推荐系统中需要解决的问题是综合性的,任何一个技术细节的缺失都会影响最终效果. 要求我们从不同的维度审视推荐系统,不仅抓住问题的核心,更要从整体上...
Embedding(一下简化写为emb)是深度学习推荐领域中非常基础和关键的应用, 它直译为"向量化"或者"向量映射". 它的主要作用是: 将高...
在第二章学习了传统的推荐模型的发展,本章主要介绍一些比较重要的深度学习模型的进展. 深度学习模型的优势在于: 模型的表达能力更强,能够挖掘更多数...
序言 本书的目的是“从技术创造的视角,以具体的技术诞生场景为蓝图,试图引导读者学习和掌握工业界模型设计背后真正“银弹” - 目的是解决什么样的问...
无需花哨的配置,这些就够用
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