10 2019 档案

排序
摘要:https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 阅读全文

posted @ 2019-10-27 22:37 TMatrix52 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)

Bandit 算法与推荐系统
摘要:https://cosx.org/2017/05/bandit-and-recommender-systems/#fn:http-arxiv-org-a 阅读全文

posted @ 2019-10-27 17:05 TMatrix52 阅读(224) 评论(0) 推荐(0)

LinUCB算法
摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21404922 阅读全文

posted @ 2019-10-27 16:03 TMatrix52 阅读(503) 评论(0) 推荐(0)

损失函数
摘要:损失函数综述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36503849 简单的交叉熵损失函数,你真的懂了吗? https://zhuanlan.zhihu.com/p/38241764 损失函数 - 交叉熵损失函数 https://zhuanlan.zhihu.com/p/3570 阅读全文

posted @ 2019-10-23 17:29 TMatrix52 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)

技术大牛
摘要:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang 阅读全文

posted @ 2019-10-21 16:38 TMatrix52 阅读(92) 评论(0) 推荐(0)

推荐系统干货总结
摘要:推荐系统干货总结 阅读全文

posted @ 2019-10-20 22:43 TMatrix52 阅读(100) 评论(0) 推荐(0)

计算广告相关
摘要:AUC 广告点击率预估是怎么回事? 互联网广告CPM,CPC,CPA的魔咒和圣杯 阅读全文

posted @ 2019-10-20 21:54 TMatrix52 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)

Gradient Boosting Decision Tree
摘要:GBDT中的树是回归树(不是分类树),GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类。当采用平方误差损失函数时,每一棵回归树学习的是之前所有树的结论和残差,拟合得到一个当前的残差回归树,残差的意义如公式:残差 = 真实值 - 预测值 。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/306 阅读全文

posted @ 2019-10-20 15:56 TMatrix52 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)

LightGBM
摘要:LightGBM https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Installation-Guide.html#id15 阅读全文

posted @ 2019-10-15 19:18 TMatrix52 阅读(105) 评论(0) 推荐(0)

Eigen
摘要:Eigen: https://eigen.tuxfamily.org/dox/GettingStarted.html 阅读全文

posted @ 2019-10-14 20:39 TMatrix52 阅读(105) 评论(0) 推荐(0)

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践
摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/62372860 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战 阅读全文

posted @ 2019-10-12 16:09 TMatrix52 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)

CTR预估中GBDT与LR融合方案
摘要:CTR预估中GBDT与LR融合方案 阅读全文

posted @ 2019-10-11 17:37 TMatrix52 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)

ReLU激活函数
摘要:参考:https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先,我们来看一下ReLU激活函数的形式,如下图: 阅读全文

posted @ 2019-10-10 11:20 TMatrix52 阅读(2337) 评论(0) 推荐(0)

Understanding matrix factorization for recommendation
摘要:http://nicolas-hug.com/blog/matrix_facto_4 阅读全文

posted @ 2019-10-08 17:20 TMatrix52 阅读(184) 评论(0) 推荐(0)

从groupby 理解mapper-reducer
摘要:注,reduce之前已经shuff。 http://zheming.wang/blog/2015/05/19/3AFF5BE8-593C-4F76-A72A-6A40FB140D4D/ 简单地说,reduce任务在执行之前的工作就是不断地拉取每个map任务的最终结果,然后对从不同地方拉取过来的数据不 阅读全文

posted @ 2019-10-03 13:21 TMatrix52 阅读(280) 评论(0) 推荐(0)

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