爭取每周兩篇。 積累的內(nèi)容大致分成以下幾種:數(shù)據(jù)處理分析、模型算法研究與應(yīng)用、業(yè)務(wù)知識積累。謝謝關(guān)注,歡迎交流。
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爭取每周兩篇。 積累的內(nèi)容大致分成以下幾種:數(shù)據(jù)處理分析、模型算法研究與應(yīng)用、業(yè)務(wù)知識積累。謝謝關(guān)注,歡迎交流。
搜索排序跟自己的工作比較相關(guān),最近打算仔細拜讀一下劉鐵巖老師的經(jīng)典作品《Learning to Rank for Information Retrieval》,配合自己的理解...
這一節(jié)主要介紹下Pairwise相關(guān)的算法,Pointwise其實跟平時的機器學習算法很相似了,沒有什么獨到之處,就不再介紹。 前面說過,pairwise主要的優(yōu)化目標主要是...
每天寫很多Hive語句,寫來寫去邏輯也就那些,整理一下。 Hadoop、Spark這些大數(shù)據(jù)引擎的底層語言都比較復雜,寫起來比較困難。因此Hive與Spark SQL應(yīng)運而生...
Listwise是對query下的整個文檔集合進行排序。Listwise的算法大致可以分為兩種,一種是直接想辦法去優(yōu)化NDCG、MAP這些評價指標,另一種是去自定義優(yōu)化損失函...
本篇論文來自Booking,介紹了它們實際應(yīng)用機器學習模型的一些經(jīng)驗。這家公司是全球最大的OTA,市值大約是攜程的四五倍。自己對論文做了一些整理。 1 OTA場景的特點 OT...