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标签: 算法 共 641 个结果.
用户画像之标签权重算法
作者:超人赵,人工智能爱好者社区专栏作者 知乎: https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 用户画像——标签聚类 如何构建用户画像—打用户行为标签 用户画像——数据质量管理 感谢大家长期以来对文章的关注,最近工作比较忙,好久没更新了。 ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (八)--AFM 模型理论和实践
原文地址: https://www.jianshu.com/p/83d3b2a1e55d 1、引言 在 CTR 预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了 FM 模型来建模特征之间的交互关系。但是 FM 模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交 ....
star2017
1年前
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AIQ - AI | 32 篇论文、7 大事业群,这是腾讯在斯德哥尔摩的 AI 之夜
7 月,全球 AI 人才荟聚瑞典斯德哥尔摩,前来参加学界顶尖会议 ICML 和 IJCAI。在两个会议交接之际,腾讯在当地时间 14 日晚举办了 TAIC 大会,与三位特邀嘉宾、腾讯七大事业群代表探讨前沿 AI 研究与应用。 [图片] 据机器之心了解,今年腾讯共有 17 篇论文被 ICML 2018 ....
star2017
1年前
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Lucene 倒排索引缓冲池的细节
文章来源: https://github.com/zzboy/lucene/blob/master/lucene%E5%80%92%E6%8E%92%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%BC%93%E5%86%B2%E6%B1%A0%E7%9A%84%E7%BB%86%E8%8A%82.md ....
star2017
1年前
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推荐系统遇上深度学习 (七)--NFM 模型理论和实践
原文发布于微信公众号 - 小小挖掘机(wAIsjwj) 原文发表时间:2018-05-05 1、引言 在 CTR 预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了 FM 模型来建模特征之间的交互关系。但是 FM 模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的 ....
star2017
1年前
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AIQ -【干货】模型验证的常用“武器”—ROC 和 AUC
每次做完二值分类模型(eg: Logistic Regression, Decision Tree, Neural Network etc.),我们经常会面对一连串的模型验证指标,最常用的有 ROC&AUC、Gini、PS、K-S 等等。那我们不禁会问: 1. 这个指标怎么定义? 2. 怎么 ....
star2017
1年前
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干货 | 携程酒店推荐模型优化
作者简介:Yorkey,携程高级算法专家,主要从事大规模分布式推荐系统设计和算法研发工作。 一、背景 当用户在线上浏览酒店时,作为旅行平台,如何挑选更合适的酒店推荐给用户,降低其选择的费力度,是需要考虑的一个问题。在携程 APP 中,一般会触发多种场景。在 Figure 1 中,我们列举了几种典型的 ....
star2017
1年前
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“搜你所想”之用户搜索意图识别
本文是“达观数据技术主题月“5 月 12 日大数据杂谈社群分享内容整理。 [图片] 大家晚上好,很高兴在这个美好的周末的晚上来到这里给大家做分享~ 也非常感谢 infoq 平台提供的这次机会,分享我们达观数据在垂直搜索引擎,尤其在用户查询意图分析挖掘方面的一些经验。首先自我介绍一下,我是达观数据的联 ....
star2017
1年前
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Tensorflow 的 checkpoint 教程
原文作者: 章立 本站授权首发 checkpoint 主要的目的有两个: 如果训练过程中出现的意外情况,可以通过 checkpoint 快速恢复 通过 checkpoint 可以 stop early,这样使得算法效果更好 keras 在 keras 中使用 Model.save_weights 方 ....
star2017
1年前
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一朝爆发?解读知识图谱和图数据库的 2018
甜梨 阅读数:1942019 年 1 月 16 日 [图片] 知识图谱最初是由谷歌提出的,用来优化搜索引擎的技术。而本质上, 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图,节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。 随着人工智能技术的发展和应用,知识图谱在学术界 ....
star2017
1年前
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做机器学习项目的 checklist
作者:datarevenue 编译:ronghuaiyang 来源: AI 公园 这个 checklist 能帮助你迈出做一个成功的机器学习项目第一步。 避免混淆,用这个简单的清单来计划你的 AI 项目。 对许多人来说,机器学习仍然是一项新技术,这可能会让它难以管理。 项目经理通常不知道如何与数据科 ....
star2017
1年前
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推荐系统论文回顾:神经协同过滤理解与实现
作者:Kung-Hsiang, Huang (Steeve) 编译:ronghuaiyang 今天给大家回顾一篇论文,神经协同过滤,看名字就知道,神经网络版本的协同过滤,推荐算法的经典的方法之一。 [图片] 神经协同过滤(NCF)是新加坡国立大学、哥伦比亚大学、山东大学、德州农工大学于 2017 年 ....
star2017
1年前
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深度好文:2018 年 NLP 应用和商业化调查报告
[图片] 近年来,自然语言处理技术已经取得了长足进步,成为应用范围最广泛,也是最为成熟的 AI 技术之一。但实际上,自然语言处理技术在商业化应用上却鲜有突破性进展,真正成功或者能够完美满足人们日常生活需求的产品并不多。 回首 2018 年,自然语言处理领域不乏进展和惊喜,比如谷歌提出的 BERT 模 ....
star2017
1年前
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【58 同城】如何从 0 到 1 构建个性化推荐?
[图片] 文章作者:曾钦榜 58 同城 高级技术经理 编辑整理:周晓侠 内容来源:58 技术沙龙 出品社区:DataFun 导读:随着科学技术的飞速发展,互联网被广泛应用于各个领域,而以互联网为基础的招聘模式也越来越受到企业的青睐。互联网招聘具有不受地域限制、覆盖面广、招聘成本低、针对性强、方便快捷 ....
star2017
1年前
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爱奇艺效果广告的个性化探索与实践
[图片] 文章作者:王晖 爱奇艺 资深工程师 编辑整理:王浩 内容来源:爱奇艺技术沙龙 出品社区:DataFun 导读: 随着大数据和人工智能的技术进步,数字营销行业也在不断变化。得益于雄厚技术实力,爱奇艺效果广告得到蓬勃发展,实现了海量触达、定向精准、效果显著的广告投放,为广告主提供跨平台、多终端 ....
star2017
1年前
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机器学习在 58 二手车估价系统实践
背景 近年来随着国内二手车市场交易量逐年攀升,线上交易越来越受到二手车商与个人的关注,随着 58 二手车帖子量跨越式增长,更需要严格的线上发帖审核机制来防止低价帖吸引正常用户的流量,那么一车一况的精准估价成为重要问题。58 估车价是 58 集团二手车技术部自主研发车型价格预测系统。可用于信息审核、提 ....
star2017
1年前
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见微知著,你真的搞懂 Google 的 Wide&Deep 模型了吗?
作者: 王喆 公众号: 王喆的机器学习笔记 为什么在 Google 的 Wide&Deep 模型中,要使用带 L1 正则化项的 FTRL 作为 wide 部分的优化方法,而使用 AdaGrad 作为 deep 部分的优化方法? 论文原文的描述是这样的: In the experiments, ....
star2017
1年前
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机器学习在微博 O 系列广告中的应用
[图片] 作者:张克丰 新浪微博 文章整理:崔媛媛 内容来源:DataFunTalk 出品平台:DataFun 导读: O 系列广告是当前信息流广告的主流投放方式,目标是通过对广告主 ROI 进行优化,提高平台整体收益。其核心是通过技术手段智能化的解决广告主对流量的获取。微博 O 系列广告的策略模型 ....
star2017
1年前
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美团深度学习在搜索业务中的探索与实践
本文根据美团高级技术专家翟艺涛在 2018 QCon 全球软件开发大会上的演讲内容整理而成,内容有修改。 引言 2018 年 12 月 31 日,美团酒店单日入住间夜突破 200 万,再次创下行业的新纪录,而酒店搜索在其中起到了非常重要的作用。本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点,作为 O2O 搜索 ....
star2017
1年前
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xDeepFM 算法理论与实践
阅读原文 前言 今天为大家带来的是 2018 年由中科大、北邮、微软联合推出的 xDeepFM(eXtreme Deep Factorization Machine)模型[1],该模型的主要贡献在于,基于 vector-wise 的模式提出了新的显式交叉高阶特征的方法,并且与 DCN [2]一样,能 ....
star2017
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