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2018年3月26日
【总结系列】推荐系统的再总结 - 纯SVD 奇异值分解用于推荐系统 和LSA类似 向量映射
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posted @ 2018-03-26 10:44 blcblc
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【反省】3月25日没有写博客
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posted @ 2018-03-26 00:30 blcblc
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2018年3月24日
【总结系列 - 推荐系统】LFM SVD SVD++ 这一篇我觉得是讲的最透彻的
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posted @ 2018-03-24 22:57 blcblc
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【总结系列】ctr预估相关的机器学习 - LR相关 - 总结
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posted @ 2018-03-24 19:15 blcblc
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【总结系列】机器学习三要素 - 模型 策略 算法 - 来自《统计学习方法》
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posted @ 2018-03-24 18:54 blcblc
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【牛人博客系列】很好的知乎专栏 - 主要是推荐和ctr排序方面,非常好
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posted @ 2018-03-24 18:37 blcblc
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各个购物APP的月均DAU
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posted @ 2018-03-24 15:42 blcblc
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Data Leakage 因果性
摘要: 参考这篇: https://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/54633475 再论数据科学竞赛中的Data Leakage 存在和利用这种倒‘因’为‘果’的feature的现象,叫数据竞赛中的Data Leakage。 Data Leakage
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posted @ 2018-03-24 14:42 blcblc
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一张图,关于 Bayes error rate,贝叶斯错误率等的分析
摘要: 造轮子是那帮搞研究的“科学家”干的事情(类似E&E里的explore),“工程师”的职责是利用已有的东西解决问题(类似E&E里的exploit)。 其次,即使以工程师的角色解决业务问题,要想做好也有很多工作要做,不是“抽特征跑现成模型”能概括的,见下图吧。 作者:lambdaJi链接:https:/
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posted @ 2018-03-24 14:37 blcblc
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【总结系列】Training-Serving Skew 训练和线上效果的偏差
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posted @ 2018-03-24 14:27 blcblc
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