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240 發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地:貴州
  • 論文閱讀:Learning Personalized Risk Preferences for Recommendation

    今天介紹一篇比較有意思的論文,發(fā)表在SIGIR 20上,關(guān)于在推薦系統(tǒng)中應(yīng)用行為經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。 省流小助手: 前景理論(Prospect Theory) 推薦的item需要有評(píng)...

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    推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(九十二)-[騰訊]RecSys2020最佳長(zhǎng)論文-多任務(wù)學(xué)習(xí)模型PLE

    今天介紹的是騰訊提出的一種新的多任務(wù)學(xué)習(xí)個(gè)性化推薦模型,該論文榮獲了RecSys2020最佳長(zhǎng)論文獎(jiǎng),一起來(lái)學(xué)習(xí)下! 1、背景 多任務(wù)學(xué)習(xí)通過(guò)在一個(gè)模型中同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)不同的目...

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    Bandit 算法簡(jiǎn)介

    MAB的全稱是 Multi-armed bandit problem(多臂老虎機(jī)問(wèn)題)。它的背景是當(dāng)賭場(chǎng)中有一排老虎機(jī),每一臺(tái)老虎機(jī)中獎(jiǎng)的概率不同,有沒(méi)有一種最優(yōu)的策略來(lái)在各...

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    論文閱讀:DSSM

    論文地址:https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_...

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    推薦系統(tǒng)遇上深度學(xué)習(xí)(二十一)--階段性回顧

    本系列已經(jīng)寫了二十篇了,但推薦系統(tǒng)的東西還有很多值得探索和學(xué)習(xí)的地方。不過(guò)在這之前,我們先靜下心來(lái),一起回顧下之前學(xué)習(xí)到的東西! 由于是總結(jié)性質(zhì)的文章,很多細(xì)節(jié)不會(huì)過(guò)多的涉及...

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    論文閱讀:ESMM

    今天這篇論文是阿里媽媽蓋坤團(tuán)隊(duì)發(fā)表在SIGIR 18上赫赫有名的“雙塔”模型,主要解決轉(zhuǎn)化率預(yù)估中樣本有偏和數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題。論文的全名是:Entire Space Multi...

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    筆記:別讓無(wú)效努力毀了你

    最近讀了一本書(shū)名很“雞湯”,但內(nèi)容很實(shí)用的書(shū)《別讓無(wú)效的努力毀了你》,整理了一些筆記記在這里。 基本設(shè)定 在體力勞動(dòng)時(shí)代,付出工作時(shí)間可以等效于產(chǎn)出 但在腦力勞動(dòng)時(shí)代,付出更...

  • 5種數(shù)據(jù)科學(xué)家必知的采樣算法

    原文鏈接:The 5 Sampling Algorithms every Data Scientist need to know 簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣 分層采樣 假設(shè)有1000名學(xué)生...

  • @大豬大豬 謝謝

    筆記:文本分類的模型對(duì)比(詞嵌入、CNN、RNN)

    摘要 數(shù)據(jù) 該數(shù)據(jù)集包含 1,578,614 個(gè)分好類的推文,每一行都用 1(積極情緒)和 0(消極情緒)進(jìn)行了標(biāo)記。 作者建議用 1/10 的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,其余數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練...

  • Linux 管道命令

    cut 在一行中取出部分?jǐn)?shù)據(jù),以行為單位 cut -c 字符范圍 以字符為單位取出固定字符區(qū)間 grep 分析一行,有我們需要的信息就將該行拿出來(lái) 表2-1 grep使用的正...

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    Python可視化神器——pyecharts的超詳細(xì)使用指南!

    導(dǎo)讀:pyecharts是一款將python與echarts結(jié)合的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具,本文將為你闡述pyecharts的使用細(xì)則。 前言 我們都知道python上的一款可視...

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    美食圖譜復(fù)現(xiàn)指南之依存句法分析

    本文代碼開(kāi)源在:DesertsX/gulius-projects 哈工大語(yǔ)言云的官網(wǎng)有一篇名為《使用語(yǔ)言云分析微博用戶飲食習(xí)慣》的文章,里面講到了借助分詞、詞性標(biāo)注和依存句法...

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    Python Flask 快速部署網(wǎng)頁(yè)demo

    最近看到一個(gè) Python 的輕量化的 web 框架 Flask,恰好我有一些做的東西需要做成 demo給別人看,就簡(jiǎn)單的做了一個(gè)例子,方便以后再用的時(shí)候參考。 Flask ...

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    筆記:文本分類的模型對(duì)比(詞嵌入、CNN、RNN)

    摘要 數(shù)據(jù) 該數(shù)據(jù)集包含 1,578,614 個(gè)分好類的推文,每一行都用 1(積極情緒)和 0(消極情緒)進(jìn)行了標(biāo)記。 作者建議用 1/10 的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,其余數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練...

  • 筆記: 使用word2vec和keras對(duì)Twitter數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析

    摘要: 這篇文章用了非常簡(jiǎn)單的embedding和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),比較適合作為word2vec+nn進(jìn)行文本分類的入門。但也要注意到訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本量還是很大的,如果實(shí)際使用數(shù)據(jù)量沒(méi)有...

個(gè)人介紹
出生于淮海平原
求學(xué)于北京海淀
工作于滬杭兩地

專業(yè)是 EE,工作是互聯(lián)網(wǎng)的工程師
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