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小小挖掘机

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分布式机器学习框架与高维实时推荐系统

分布式机器学习神经网络深度学习人工智能

导读：随着互联网的高速发展和信息技术的普及，企业经营过程中产生的数据量呈指数级增长，AI 模型愈发复杂，在摩尔定律已经失效的今天，AI 的落地面临着各种各样的困难。本次分享的主题是分布式机器学习框架如何助力高维实时推荐系统。机器学习本质上是一个高维函数的拟合，可以通过概率转换做分类和回归。而推荐的本质是二分类问题，推荐或者不推荐，即筛选出有意愿的用户进行推荐。本文将从工程的角度，讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战，并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。

2020-05-14

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Hadoop基础知识总结

hadoop mapreduce 存储开源分布式

Hadoop这个单词本身并没有什么特殊的含义，而只是其作者Doug Cutting孩子的一个棕黄色的大象玩具的名字。

2019-06-17

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一文看懂 FM ( Factorization Machine ) 模型的各种变式

https 网络安全编程算法分布式 github

FM 模型最早由 Steffen Rendle 在2010年提出，解决了稀疏数据场景下的特征组合问题，在广告、推荐等领域被广泛使用。FM 模型简单而且效果好，可以作为业务初期快速取得收益，为后续持续迭代提供一个较强的 baseline 。FM 模型从首次提出到现在已经过去七八年时间，这期间的研究进展如何呢？比如：

2019-06-04

5K0

PySpark之RDD入门最全攻略！

spark 分布式

众所周知，Spark的核心是RDD（Resilient Distributed Dataset）即弹性分布式数据集，属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性，RDD能与其他系统兼容，可以导入外部存储系统的数据集，例如，HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换（Transformation）转换运算将一个RDD转换为另一个RDD，但是由于RDD的lazy特性，转换运算不会立刻实际执行，它会等到执行到“动作”运算，才会

2018-04-11

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