打卡资料《深入浅出pytorch第六章》：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/%E7%AC%AC%E5%85%...
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Task04-PyTorch进阶训练技巧
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Task03-PyTorch模型定义1. Pytorch模型定义的方式 Module类时torch.nn模块里提供的一个模型构造类(nn.Module)，是所有神经网络模块的基类，可以继承它来定义自己的模型 P...
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Task02-Pytorch的各个组件和实战
基本配置 数据读入 通过Dataset+DataLoader方式完成 Dataset类主要包含三个函数： init: 传入外部参数，初始化 getitem: 逐个读取样本 l...
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Task01-PyTorch安装与基础知识学习资源/来源：DataWhale组织-PyTorch教程[https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch]、视频教程[...
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零基础入门推荐系统——task05: 排序模型+模型融合经过前面的候选文章召回和特征工程，将文章和用户点击日志信息处理成监督学习数据集，接下来就使用排序模型或二分类模型搭建模型进行学习，对测试集进行预测，得到测试集中的每个候选集用...
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零基础入门推荐系统——Task04：特征工程
上一节我们通过多路召回选出候选的文章集{user_id: [item1, item2, ....]}，对于每个用户将每篇可能点击的文章构造成监督学习训练数据，即将dict展开...
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零基础入门推荐系统——task03：多路召回多路召回策略，是指采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后将候选集合并在一起用于后续排序模型使用。多路召回通常需要在计算速度和召回率之间权衡选择，简单的召回...
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零基础入门推荐系统——task02：数据分析
通过数据分析了解数据整体情况，发现用户、文章的属性信息，以便后续进行特征工程和模型构建。 数据字段： 日志文件包括字段：用户id、文章id、点击时间戳、点击环境、点击设备、点...
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零基础入门推荐系统——task01：赛题理解+Baseline
项目背景 结合之前推荐系统理论，以新闻APP中的新闻推荐为背景，10天参加新闻推荐场景下用户行为预测实战，入门推荐系统，了解推荐系统基本流程及一些业务背景，解决实际问题。 赛...