
机器学习论文解读与实战
本专栏目的在于介绍工业界比较热门的机器学习Paper原理及实现。
yz930618
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基于FTRL的在线CTR预测算法
本文主要讲解基于FTRL的在线CTR预测算法的主要思想以及Java实现原创 2017-07-18 09:35:04 · 10666 阅读 · 6 评论 -
《基于行列式点过程的推荐多样性提升算法》原理详解
本文将详细讲解Hulu在NIPS 2018 会议上发表的《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Diversity》中,提出的基于行列式点过程的推荐多样性提升算法。引言随着机器学习技术日益成熟,机器学习的应用领域也越来越广。其中,推荐领域是机器学习一个比较常...原创 2018-12-06 20:15:18 · 12039 阅读 · 17 评论 -
CTR预估之Deep Interest NetWork模型原理详解
本文介绍的Deep Interest NetWork是阿里妈妈盖坤带领的团队2018年8月发表在KDD的Paper,在点击率预估等场景有不错的效果。由于最近团队也准备尝试下该模型,因此提前熟悉下DIN的原理与实现。引言点击率预估在搜索、推荐、广告等领域具有很广泛及成功的应用,众多学者和公司也纷纷发表了相关Paper。随着深度学习在计算机视觉,自然语言处理等领域的重大突破,有许多研究将D...原创 2018-12-14 18:49:21 · 7884 阅读 · 0 评论