摘要： # -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfdef als_tf(user_item_matrix, feature_num, train_times, reg): user_num, item_num = user_item_matrix.shape 阅读全文

摘要： click/all = 1/2 > 9/20 p —— click/all n —— all z —— 正态分布，均值 + z * 标准差 置信度。 z = 1.96，置信度为95% def wilson(click, all): if all == 0: return 0 z = 1.96 r = 阅读全文

摘要： #-*- coding: utf-8 -*- import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text import MIMEText from email.mime.image import 阅读全文

摘要： mail.sh s=`cat ./all.html` /usr/sbin/sendmail -t -F SenderDisplayerName <<EOF SUBJECT: feature TO: aaa@aaa.com MIME-VERSION: 1.0 Content-type: text/ht 阅读全文

摘要： 相关系数就是两个变量之间的相关程度，-1<0负相关，r>0正相关，r2越接近1表示越相关。 P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P<0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 或0.01。 阅读全文

摘要： from pyspark.sql import SparkSession import math from os.path import abspath def cosSim(v1, v2): member = reduce(lambda x, y: x+y, map(lambda d: d[0]* 阅读全文

摘要： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def bayesian_smoothing(c, i): r = 1.0*c/i # print r m = np.mean(r) v = np.var(r) a = (m*(1-m)/v-1)*m b = (m 阅读全文

摘要： from pyspark.sql import SparkSession from os.path import abspath warehouse_location = abspath('spark-warehouse') spark = SparkSession.builder.appName( 阅读全文

摘要： def self_loss(labels, preds): preds = preds.get_label() k = labels - preds # 对labels求导 grad = np.where(k>0, 2*np.abs(preds)/(np.power(np.abs(labels)+n 阅读全文

摘要： 1、用户搜索和筛选的信息是否可用，如何使用 2、看过 点过 聊过 买过 3、时间新颖 热门 4、协同过滤看起来会很好 5、不单一 多样性 不违规 6、场景 用户所处时间位置 7、推荐系统架构 召回少补多退粗排 排序 策略多优于少 8、场景细分 越细越准 9、评价指标 排序的话auc TopN 10、 阅读全文