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数据猿

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深入机器学习系列之:快速迭代聚类
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数据猿
2019-11-20
7270
XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析
XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”,被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域,XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码,如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而,在XGBoost on Spark的官方实现中,却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。
数据猿
2019-08-20
8080
深度学习在美团配送ETA预估中的探索与实践
导读:ETA(预计送达时间预估)是配送调度环节中非常重要的一环,而且涉及的因素特别多。本文阐述了ETA深度学习技术迭代中的一些尝试及效果。
数据猿
2019-07-31
6060
深入机器学习系列之:ALS
ALS是交替最小二乘(alternating least squares)的简称。在机器学习中,ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分,来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子,我们看下面一个8*8的用户打分矩阵
数据猿
2019-01-02
8210
数据猿专访微软加速器·北京CTO王雷:微软加速器如何构建创业生态
数据猿导读 被称为创投界的“黄埔军校”、比哈佛还难进的微软加速器是如何甄选创业公司的?微软加速器在微软的商业体系中处于何种地位?数据猿对微软加速器·北京CTO王雷进行了专访,看看他是如何为我们描述微软
数据猿
2018-04-23
2K0
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