發(fā)簡信
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Task04-PyTorch進階訓練技巧
打卡資料《深入淺出pytorch第六章》：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/%...
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Task03-PyTorch模型定義1. Pytorch模型定義的方式 Module類時torch.nn模塊里提供的一個模型構造類(nn.Module)，是所有神經網絡模塊的基類，...
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Task02-Pytorch的各個組件和實戰(zhàn)
基本配置 數據讀入 通過Dataset+DataLoader方式完成 Dataset類主要包含三個函數： init: 傳入外部參數，初始化 ge...
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Task01-PyTorch安裝與基礎知識學習資源/來源：DataWhale組織-PyTorch教程[https://github.com/datawhalechina/thorough...
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零基礎入門推薦系統(tǒng)——task05: 排序模型+模型融合經過前面的候選文章召回和特征工程，將文章和用戶點擊日志信息處理成監(jiān)督學習數據集，接下來就使用排序模型或二分類模型搭建模型進行學習，對測試集進行預...
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零基礎入門推薦系統(tǒng)——Task04：特征工程
上一節(jié)我們通過多路召回選出候選的文章集{user_id: [item1, item2, ....]}，對于每個用戶將每篇可能點擊的文章構造成監(jiān)督...
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零基礎入門推薦系統(tǒng)——task03：多路召回多路召回策略，是指采用不同的策略、特征或簡單模型，分別召回一部分候選集，然后將候選集合并在一起用于后續(xù)排序模型使用。多路召回通常需要在計算速度和...
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零基礎入門推薦系統(tǒng)——task02：數據分析
通過數據分析了解數據整體情況，發(fā)現(xiàn)用戶、文章的屬性信息，以便后續(xù)進行特征工程和模型構建。 數據字段： 日志文件包括字段：用戶id、文章id、點擊...
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零基礎入門推薦系統(tǒng)——task01：賽題理解+Baseline
項目背景 結合之前推薦系統(tǒng)理論，以新聞APP中的新聞推薦為背景，10天參加新聞推薦場景下用戶行為預測實戰(zhàn)，入門推薦系統(tǒng)，了解推薦系統(tǒng)基本流程及一...