如果说存在这样一个应用，在构建这个应用的时候需要应用到大规模数据处理、数据挖掘、信息检索、预测理论、人工智能、认知科学、统计学、营销学、人机交互、AB 试验、微服务、高可用、...
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传统推荐模型进化之路 -
数据科学家工程实践指北前言 以下内容主要分享一下我个人在数据工程、数据科学领的一些个人实践习惯，给刚接触这一领域的道友一些启示，由于工业界大部分数据科学类项目主要是基于 Python 技术栈，而我...
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持续智能：机器学习问题的解决之道在机器学习这条漫漫长路中，你是否遇到过下列这种情况？ 当你刚从一个机器学习网站上学习完理论知识，然后满怀信心，信誓旦旦，准备大刀阔斧，按照教程编写一个狂拽酷炫的算法代码，训练...
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评论较多，简书回复也不太方便，如有问题麻烦关注下面的公众号，加入我的微信群一起讨论。公众号ID：小小挖掘机
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大规模数据处理技术的演进
大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起，已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。后面从MapReduce到Spark...
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机器学习常用特征变量选择方法
在做数据挖掘分析、传统机器学习相关的工程实践中，我们大部分的精力将花费在数据预处理、特征工程上，这一阶段输出结果质量高低将直接影响到模型最后的效果，甚至在模型调优无果后，我们...
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浅谈推荐系统
太长不读版：由推荐系统带来的推荐服务基本上已经渗透到我们生活的方方面面，本文作为浅谈推荐系统的基础篇，主要从下面几个维度介绍推荐系统的相关知识： 什么是推荐系统 推荐系统在商...
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