首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

机器学习算法与Python学习

专栏作者
1142
文章
1309924
阅读量
186
订阅数
书籍 | 推荐系统将向何处去?
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 2016年,微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景,取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升,并发表了一系列有影响力的学术论文。他们将成功的经验进行总结,与微软云计算团队的邬涛博士、张乐博士等合作者一起开发了Microsoft Recommenders项目。 该项目在2018年底正式开源,目前是GitHub上星标最多的开源推荐系统项目。 后深
昱良
2022-07-26
4770
一文教你构建图书推荐系统【附代码】
推荐系统在电子商务网站中广泛被使用,如何向用户推荐最适合其品味的产品是研究的重点。本文在Book Crossing数据集的基础上进行图书推荐系统的研究,详细讲解了构建推荐系统的步骤:加载数据集(图书、用户、评分表)、检查各个数据集等,并实现了基于流行度的简单推荐系统和基于协同过滤的推荐系统(基于用户和基于item)。通读本文,相信你一定能理解简单推荐系统的构建过程。
昱良
2019-07-04
1.3K0
机器学习很难上手和提升?你只差一条学习路径!
从网易云音乐的歌单、亚马逊的商品到抖音的短视频,机器学习主导的推荐系统改变了用户浏览习惯;iphone x 在刘海中祭出3D结构光,人脸识别AI便在移动终端迅速蔓延……
昱良
2018-07-31
5720
没有更多了
社区活动
腾讯技术创作狂欢月
“码”上创作 21 天,分 10000 元奖品池!
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档