BigBigLiu

其实就是基本的item cf 的算法，和教材中讲的差不多，算法实现没有什么好赘述的，只是记录下在引言中看到的原来不知道的部分。首先是电商推荐面临的一些挑战，说的都是比较普遍的，但是其实针对不同的业务有不同的挑战： 数据量大：A large retailer might have huge amounts of data, tens of millions of customers ...

背景知识点embedingkeras Text Preprocessing Tokenizerkeras.preprocessing.sequence.pad_sequenceskeras.layers.Inputkeras.layers.Embeddingkeras.layers.SpatialDropout1Dkeras.layers.Densekeras....

论文进行问题 -》 方法 -》 评价 -》 结论问题 - 商业检索问题：一般：相关性问题：基于文本 ---问题---》 query 和 doc 语义 上的 gap ； QA 系统中的 query understanding（个人感觉和第一个问题类似）基于用户行为 --问题--》 tail query转化率问题：时效问题距离问题.....用户体验：坏的...

自己结合网络内容总结，欢迎指正欢迎补充。最新更新：20170626—版本1（只给出问题）总体性问题1.学习器结合可能带来的好处2.模型融合的方法/策略3.常见融合框架的原理；优缺点；融合一定会提升性能么？为什么融合可能会提高预测效果？4.Bagging 和 Boosting 的区别和联系5.为什么说Bagging是减少了方差（variance），而Boosting是减少了偏差（bias）？R F6.

自己结合网络内容总结，欢迎指正欢迎补充。最新更新：20170627—版本2（扩充问题，取消简易答案）1.机器学习、模式识别、深度学习的关系2.解释监督学习、非监督学习、半监督学习的关系3.机器学习模型分类 之 监督/非监督4.机器学习模型分类 之 回归/分类/标注5.机器学习模型分类 之 判别模型/生成模型6.生成模型、判别模型的区别？各自的优缺点？7.AUC的本质是什么？AUC有哪些

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机器学习实战2.2.1：实施KNN算法# the program is general from 2.1.2~#_init_py is described is a 构造函数 constructed function'''wrong things: 1.gourp [ [],[] ] in the outermost the [] 2.dataSet.shape[