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大鹅专栏：大数据到机器学习

从大数据计算到机器学习，你需要了解这些。专注于Hadoop生态 Spark 机器学习深度学习

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机器学习深度学习中激活函数sigmoid relu tanh gelu等汇总整理

机器学习深度学习推荐系统智能推荐平台人工智能

这篇博客主要总结一下常用的激活函数公式及优劣势，包括sigmoid relu tanh gelu

2021-09-12

1.9K0

wide & deep 模型与优化器理解代码实战

机器学习腾讯云 TI 平台深度学习智能推荐平台推荐系统

wide & deep模型是Google在2016年发布的一类用于分类和回归的模型。该模型应用到了Google Play的应用推荐中，有效的增加了Google Play的软件安装量。目前wide & deep模型已经开源，并且在TensorFlow上提供了高级API。

2021-09-12

2.3K2

SVD奇异值分解中特征值与奇异值的数学理解与意义

数据分析编程算法推荐系统 serverless

更像是矩阵分解多一点，没有涉及到SVD的数学意义，这篇博客大概会写一些数学SVD的数学理解，以及SVD在PCA和推荐算法上面的应用。

2021-06-16

1.8K0

推荐系统学习笔记之四 Factorization Machines 因子分解机 + Field-aware Factorization Machine(FFM) 场感知分解机

推荐系统 https http 机器学习

Factorization Machines(FM) 因子分解机是Steffen Rendle于2010年提出，而Field-aware Factorization Machine (FFM) 场感知分解机最初的概念来自于Yu-Chin Juan与其比赛队员，它们借鉴了辣子Michael Jahrer的论文中field概念，提出了FM的升级版模型。 FM的paper中主要对比对象是SVM支持向量机，与SVM相比，有如下几个优势

2021-06-11

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推荐系统学习笔记之一综述

推荐系统编程算法

评分预测是比较简单的一种模型，比如某个用户给定某个物品的评分，在对比其他用户对该用户的评分相似度来判断该用户对其他物品的喜爱程度，从而进行推荐。最典型的就是IMDB与豆瓣，都需要用户主动评分才能进行下一步推荐。其中CBRS基于内容的推荐系统，Collaborative Filtering 协同过滤，SVD奇异值分解就是评分预测的典型模型。

2021-06-11

3580

Embedding 背景发展生成方法在推荐中的应用

tensorflow 机器学习推荐系统深度学习 NLP 服务

随着深度学习在工业届不断火热，Embedding技术便作为“基本操作”广泛应用于推荐、广告、搜索等互联网核心领域中。Embedding作为深度学习的热门研究方向，经历了从序列样本、图样本、再到异构的多特征样本的发展过程。本文主要主要参考几个篇大神写的文章，总结了现在主流的Embedding技术，简单介绍它们的基本原理，以及在推荐下的使用场景，希望对大家快速整理相关知识有所帮助。

2021-01-26

3K0

【云+社区年度征文】tensorflow2 tfrecorddataset+estimator 训练预测加载全流程概述

tensorflow 机器学习推荐系统深度学习 python

本文主要记录切换项目至TF2.0+后使用TFRecordDataset保存训练数据与使用estimator建模及后续的模型或者checkpoint加载使用预测的一些基本方法及踩过的坑。

2020-12-20

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