发简信
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数据科学与人工智能知识分享<br>微信公众号：大数据文摘<br>微博：@大数据文摘<br><br>大数据文摘经授权翻译李飞飞斯坦福CS231n计算机视觉、牛津xDeepMind自然语言处理、MIT6.S自动驾驶课程，地址<a href="http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm" rel="nofollow" target="_blank">http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm</a>
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计算广告（二）：合约广告一、合约的发展 在线广告的初始阶段，媒体与广告主的代理商是市场的重要参与者，线下广告的逻辑也被照搬到了线上。广告位合约是最早产生的在线广告售卖方式，即媒体与广告主约定在某一时...
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推荐系统（十）：阿里电商推荐算法论文导读(下)7. Deep Session Interest Network for Click-Through Rate Prediction[https://arxiv.org/pd...
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推荐系统（九）：阿里电商推荐算法论文导读(中)上期介绍了3篇阿里的论文：推荐系统（八）：阿里电商推荐算法论文导读(上)[https://www.jianshu.com/p/9b9270ffe00e]，本期将继续介绍。 4...
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推荐系统（八）：阿里电商推荐算法论文导读(上)1. Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba[https://a...
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推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践1、FM背景 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据CTR预估的点击率来进行。在进...
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最后一句咩😃
推荐系统（七）：基于PNN的推荐算法
一、Factorization-machine supported Neural Networks (FNN) 由前几期的介绍可知因子机(FM)可以对特征进行二阶交叉。当面对...
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推荐系统（七）：基于PNN的推荐算法一、Factorization-machine supported Neural Networks (FNN) 由前几期的介绍可知因子机(FM)可以对特征进行二阶交叉。当面对...
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机器学习（八）：集成学习
一、基本原理 集成学习(ensemble learning) 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，以提高比单个学习器更好的泛化和稳定性能。要获得好的集成效果，个体学习器应...
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@fromeast的头号粉丝 一个小布丁来啦~
推荐系统（六）：基于DeepFM的推荐算法
一、基本原理 除了模型，也是被广泛应用在点击率预测中的深度学习模型，主要关注如何学习用户行为(user behavior)的组合特征(feature interactions...
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推荐系统（六）：基于DeepFM的推荐算法一、基本原理 除了模型，也是被广泛应用在点击率预测中的深度学习模型，主要关注如何学习用户行为(user behavior)的组合特征(feature interactions...
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推荐系统（五）：基于深度学习的推荐模型
一、逻辑与模型 随着深度学习的发展，其研究已深入拓展到推荐系统领域，其作用主要体现在以下几个方面：（1）能够直接从内容中提取特征，表征能力强；（2）容易对噪声数据进行处理，抗...
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推荐系统（五）：基于深度学习的推荐模型一、逻辑与模型 随着深度学习的发展，其研究已深入拓展到推荐系统领域，其作用主要体现在以下几个方面：（1）能够直接从内容中提取特征，表征能力强；（2）容易对噪声数据进行处理，抗...
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推荐系统（四）：word2vec在推荐系统的应用一、Word2Vec算法 简单讲就是通过学习文本然后用词向量的方式表征词的语义信息，即通过把原先词所在空间映射到一个新的空间中去，使得语义上相似的单词在该空间内距离相近。以传...
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嘻嘻嘻
计算广告（一）：概论
一、基本概念 广告：由已确定的出资人通过各种媒介进行的有关产品（商品、服务）的，通常是有偿的、有组织的、综合的、劝服性的非人员的信息传播活动。品牌广告：接触大量用户，宣传品牌...
