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推荐系统之矩阵分解模型

推荐系统编程算法机器学习神经网络深度学习

最近在整理Embedding技术在推荐系统中的应用，总结了获取各类item2vec的方法，推荐系统中的矩阵分解作为解决item2vec问题初期技术方法之一，虽已在推荐领域摸爬滚打了十几年，但至今仍旧在工业界的推荐场景中扮演着重要的角色，本文就对推荐系统中的矩阵分解进行简单的介绍，为后续几篇介绍推荐系统中的Embedding技术做铺垫。

2020-04-24

1.4K0

NLP界最强特征提取器--Transformer

机器学习神经网络深度学习人工智能 NLP 服务

前面介绍NLP领域词向量技术的时候提到了目前最炙手可热的语言模型BERT，而BERT之所以能取得这样的瞩目成就，离不开其采用的超强特征提取器Transformer。

2020-04-24

4.8K0

词向量(2)--从ELMo到Bert

机器学习神经网络深度学习人工智能

其实，本文到这里，"核心内容"就已经讲完啦...当然如果你还不困的话，可以继续往下看，应该会有助于睡眠的

2020-04-24

1.5K0

吾爱NLP(5)—词向量技术-从word2vec到ELMo

深度学习 NLP 服务神经网络迁移学习机器学习

"词和句子的嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统的重要组成部分，它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子，以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。"

2018-09-12

1.6K0

吾爱NLP(4)—基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

NLP 服务推荐系统机器学习监督学习大数据

转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。

2018-09-12

8.1K0

机器学习程序猿在Linux猩球的生存指南

机器学习 linux 小程序 shell 深度学习

一个小程序猿，在一场飞行意外中，坠落到Linux猩球，与家乡Win猩球/Mac猩球的绚丽多彩不同的是：Linux猩球大部分时间都是处于黑暗之中[命令行/Shell界面]，因此，大多数时候他只能跟这个黑色的世界进行交互。为了更好的生存下来，他制作了这个基本生存指南。

2018-09-12

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吾爱NLP(3)—我对NLP的理解与学习建议

NLP 服务 nat 机器学习深度学习决策树

简单来说，NLP = Nature Language Process = 自然语言处理 ≈ 语言信息(文本/语音)+机器学习。

2018-09-12

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吾爱NLP(1)--我与自然语言处理

NLP 服务编程算法 nat 机器学习

文字只是信息的载体，而非信息本身，那么不用文字，而用其它的载体（比如word2vec形式的词向量）是否一样可以储存同样意义的信息呢？这个答案是肯定的，这也是现在通信技术的基础，如果想让计算机来处理我们的人类语言、文本数据，首要的就是换一种数据的载体（表示形式）---数值化。

2018-09-12

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如何快速入门成为厉害的数据分析师，一份完整书单

数据分析 NLP 服务机器学习监督学习决策树

“一切都被记录，一切都被分析”就了一个信息爆炸的时代，人类过去两年产生的数据占据了整个人类文明中所产生的数据的90%。而在这些无限丰富的数据中，蕴藏着巨大的价值，数据分析在数据爆炸式增长的前提下变得炙手可热，数据分析师甚至被称为“性感的职业”。由于需求的迫切增加和人才的短缺，数据人才显得弥足珍贵，数据分析师由此披上了华丽的光环。那么对于并非科班出身的人来说，如何通过自己的学习入门并成为厉害的数据分析师呢？下面是一份比较基础的书单，但也可以说是一个相对完整的入门学习体系。

2018-09-12

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