摘要：
问题 给一个有 n 个结点的有向无环图，找到所有从 0 到 n-1 的路径并输出（不要求按顺序） 二维数组的第 i 个数组中的单元都表示有向图中 i 号结点所能到达的下一些结点（译者注：有向图是有方向的，即规定了 a→b 你就不能从 b→a ）空就是没有下一个结点了。 示例 输入： graph = 阅读全文
posted @ 2021-08-01 13:33
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摘要：
DeepFM主要解决了Wide & Deep的以下几个痛点： wide部分特征自动交叉。Wide & Deep中的wide部分需要手工做特征工程，DeepFM向wide部分引入FM模块，使wide部分能够自动组合二阶交叉特征，可以实现端到端的训练。 算法 如图，整个网络可以看作三个部分：一阶部分+二 阅读全文
posted @ 2021-06-30 17:43
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摘要：
Wide & Deep主要解决了FM的以下几个痛点： 强化记忆能力。FM这类embedding类模型拥有强大的泛化能力，在embedding的过程中传入了大量的全局信息，对于一些很少出现甚至没有出现过的特征组合，也能计算出合理的特征组合权重。但是，当共现矩阵过于稀疏时，模型会过分泛化，推荐出很多相关 阅读全文
posted @ 2021-06-30 16:32
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摘要：
特征域感知因子分解机（Field-aware Factorization Machines，FFM）主要解决了FM的以下几个痛点： 更准确的特征embedding表达。FM中，每个特征只由一个embedding向量表达，这样虽然能增强模型的泛化性能，但是也大大削弱了模型的记忆能力。FFM在POLY_ 阅读全文
posted @ 2021-06-30 14:51
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摘要：
因子分解机（Factorization Machines，FM）主要解决了LR的以下几个痛点： 实现自动特征交叉。LR只能只能手工设计特征之间的交叉，依赖大量人力与业务知识，并且无法挖掘业务构建特征的盲点； 在稀疏特征上的效果更好。对LR进行暴力二阶特征交叉也能实现特征自动交叉的效果（如POLY_v 阅读全文
posted @ 2021-06-30 14:13
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摘要：
逻辑回归（Logistic Regression，LR）在推荐系统发展历史中占非常重要的地位。其优势主要体现在三个方面： 数学含义的支撑：LR是一个广义线性模型（可以简单理解为加了激活函数的线性模型），其假设为因变量服从伯努利分布，而CTR事件可以类比为掷偏心硬币的问题，所以使用LR作为CTR预估模 阅读全文
posted @ 2021-06-30 12:08
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ml-100k 下载链接 MovieLens 100K movie ratings. Stable benchmark dataset. 100,000 ratings from 1000 users on 1700 movies. Released 4/1998. 包含文件 u.data：943个 阅读全文
posted @ 2021-06-03 23:48
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在工作生产环境中，线上代码库的频繁变更会对本地代码提交合并造成影响。在此记录自己在工作中的git实践。 本地准备 本地设置master和dev两个分支，其中，master用于从线上拉取最新代码，以及代码的提交；dev用于本地开发。 开发代码 在dev分支中开发代码，完成某个功能以及每天结束都需要co 阅读全文
posted @ 2021-06-02 21:07
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问题 给你一个由 无重复 正整数组成的集合 nums ，请你找出并返回其中最大的整除子集 answer ，子集中每一元素对 (answer[i], answer[j]) 都应当满足answer[i] % answer[j] == 0或answer[j] % answer[i] == 0。如果存在多个 阅读全文
posted @ 2021-04-23 11:09
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摘要：
问题 给你一个 m x n 的矩阵 matrix 和一个整数 k ，找出并返回矩阵内部矩形区域的不超过 k 的最大数值和。 题目数据保证总会存在一个数值和不超过 k 的矩形区域。 示例 输入： matrix = [[1,0,1],[0,-2,3]], k = 2 输出： 2 解释： 蓝色边框圈出来的 阅读全文
posted @ 2021-04-22 21:49
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