今天开始更新《分布式机器学习》的系列笔记，保证每周2-3更，大家一起学习啊~~ 第一次笔记是机器学习基础，就简单的整理一下知识点。 机器学习的基本概念 机器学习关注的核心问题...
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《分布式机器学习》笔记1-机器学习基础 -
剑指offer-python
二维数组中的查找 Q: 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维...
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推荐系统-Deep&Cross Network模型
模型构造 一个DCN模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，最后是组合层，结合了两个网络的输出。模型如图： 嵌入和堆积层 考虑离散和连续特征的输入...
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推荐系统-DeepFM模型
1. 介绍 特征组合的问题 对于基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习用户点击行为背后的隐含特征或特征组合。在不同的推荐任务中，低阶组合特征或者高阶组合特征都可能会对最终的...
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推荐系统-FFM(Field-aware Factorization Machine)模型
1. 介绍 在CTR预估的时候，经常会遇到one-hot类型的变量，这会导致严重的数据特征稀疏的情况。FFM(Field-aware Factorization Machin...
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推荐系统-FM(Factorization Machine)模型1. 介绍 在进行CTR(click through rate)预估时，除了单个特征外，通常要进行特征组合，FM算法是进行特征组合时的常见算法。 2. one-hot的问题 ...
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推荐系统-GBDT+LR 融合背景 在CTR预估的早期，使用最多的方法时逻辑回归，逻辑回归通过Sigmoid函数，将函数值映射到0-1区间，映射之后的值就是CTR的预估值。 逻辑回归是线性模型，容易并行处...
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