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Matrix Factorization推荐系统数学推理
问题描述 我们知道Matrix Factorization系统关键是要把Matrix矩阵分解为两个矩阵因子W和U，但是怎么分解因子，是我们面对的...
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Matrix Factorization推荐系统keras实现
问题描述 Matrix Factorization推荐系统是非常高效而且又是端到端的解决方案，利用keras机器学习库，可以非常简单就能实现，实...
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Keras里Embedding层的理解
问题描述 Embedding层在机器学习中用的非常多，不问是NLP系统还是推荐系统，都会用到这个层，而且是放在最模型的最前面使用的，那么它到底有...
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Matrix Factorization 推荐系统原理
问题描述 在推荐系统中，最重要的原始数据就是User和Item组成的二维矩阵，每一项的值就代表着某个User对某个Item打分项。这个矩阵会非常...
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传统推荐算法
传统推荐算法 Bandit算法与系统推荐 在推荐系统里比较经典的问题，就是EE和用户冷启动问题 什么是EE，两个单词的简称，分别是exploit...
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大数据名词
Spark Scalar使用scalar两个主要接口：他提供了最为完整的Spark接口，而且得益于JVM带来的性能优势，在生产环境大部分部署的大...
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关于多维的降解以及意义
昨天在学习一维分类问题是，今天突然想到一个问题，我们在一位分类的问题是，非常看重的一点是否可分，比如同一类别的点，它的定义域是否都落在一起，只有...
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使用循环神经网络识别minist数据RNN 循环神经网络的基本知识 其实循环神经网络我对了好久都没有读懂，之前还研究过源代码，但是到后来没有多久又忘记了。今天在我已经非常熟悉CNN...
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 翻译
ImageNet Classification with Deep Convolutional NeuralNetwork利用深度卷积神经网络进...