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机器学习算法、Python语言、推荐算法和数据库的学习也有一段时间了，打算开始找些小的比赛或者项目练练手，进行一些实战。我会把实战的背景、目标、模型、算法、代码和结果等都整理下来，陆续放在博客中，算是对自己知识的整理吧，有兴趣的朋友也可以看看一起讨论学习。另外，由于很多比赛和项目是由第三方提供的，我会仔细核查是否有规定不允许公开讨论相关内容，只有在确定没有限制的情况下，我才会放在个人博客上，但难免会

本文以天池大数据竞赛的阿里音乐流行趋势预测大赛为背景，将机器学习实战的背景、模型、算法、代码和结果等都整理下来，放在博客中，算是对自己知识的整理吧，有兴趣的朋友也可以看看一起讨论学习。由于很多比赛和项目是由第三方提供的，我会仔细核查是否有规定不允许公开讨论相关内容，只有在确定没有限制的情况下，我才会放在个人博客上，但难免会有疏漏，如果有侵权，请及时联系本人，麻烦了。

王益博士，称得上机器学习领域的资深从业者，本人之前有幸拜读过王益博士的一些paper和slides，对其从事的“分布式机器学习”方向尤感兴趣。王益博士之前写过一篇《分布式机器学习的故事》，总结了自己从业多年的经验和感悟。可惜的是，这篇原始博文已经删除了，现在能找到的是原始的六篇讲稿素材：A New Era；Infrequent itemset mining；Application Driven；Im

理论解释共线性，指多元回归模型中，各自变量之中至少有两个完全或高度相关。一方面，自变量之间的强相关，虽不会影响对应回归系数的大小，但会扩大其回归系数的方差。由于回归系数比上标准差，即检验该回归系数是否显著的 t 值。由于 t 值的降低，导致回归系数不显著，将无法拒绝一个错误的零假设。另一方面，自变量之间的强相关，可能导致回归系数的正负方向与真实的相反，影响特征的可解释性。可以认为 ...