摘要:视频:David Silver深度强化算法学习 +项目讲解 书籍:reinforcement learning 博客:https://blog.csdn.net/lagrangesk/article/details/80943045 一、强化学习 人类通常从与外界环境的交互中学习。 当我们在开车或者
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摘要:MapReduce 数据倾斜原因和解决方案(转) 1、记录第一个遇到的数据倾斜情况 类似词频统计,80%的单词相同,导致由一个reducer来处理。通过调大了reducerNum数量来解决。 2、记录第二个遇到的数据倾斜情况 当map中的key为IntWritable时比其为Text形式更易发生数据
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摘要:1.MRUnit 使用MRUnit框架进行单元测试,该框架对不同的测试对象使用不同的Driver,因此分为了:MapDriver、ReduceDriver和MapReduceDriver。 2. 代码: (1)主要的包: import org.apache.hadoop.mrunit.mapredu
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摘要:MapReduce中的输入输出控制(转) —— InputFormat、OutputFormat、MultipleOutputs、GroupingComparator 1.InputFormat概述 MapReduce开始阶段,InputFormat类用来产生InputSplit,并基于Record
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摘要:一、报错信息: Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: java.lang.InstantiationException at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(
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摘要:转自:https://www.kesci.com/home/project/5db112b475df5c002b225fd5/code 1、背景 一个包含推荐系统、用户行为的完整电商推荐流程如下图所示: 主要分为两个部分,一是推荐阶段,二是用户行为阶段。推荐阶段大都分为召回和精排两部分,精排之后有时
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摘要:在一个jupyter notebook中代码最后写入:并将jupyter notebook的文件名称也改为设定的文件名,最后执行以下代码即可生成。 try: !jupyter nbconvert --to python 文件名 except: pass
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摘要:一、摘要 这篇论文提出一个视频推荐领域的大规模的多目标排序系统,该系统主要面临几个挑战:1)多个竞争关系的目标;2)用户反馈的选择偏见(selective bias)。 本文探究了大量软-参数共享技术,例如MMoE,来有效的优化多目标排序。除此之外,本文还采用wide&deep框架来缓和选择偏见问题
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摘要:文章发表在KDD 2018 Research Track上,链接为Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts。 一、摘要 多任务学习可被用在许多应用上,如推荐系统。如在电影
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摘要:一、归纳偏置 1、概念 inductive bias是关于目标函数的必要假设。 在机器学习中,很多学习算法经常会对学习的问题做一些假设,这些假设就称为归纳偏置(Inductive Bias)。 归纳(Induction)是自然科学中常用的两大方法之一(归纳与演绎, induction and ded
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摘要:一、OCPC基本概念 1、oCPC官方概念 oCPC官方给出的概念是:智能出价,注重转化,CPC是指按点击付费的结算方式,广告主给每次点击的价钱。从这两点就可以看出来,oCPC比CPC更加符合企业主需求的转化效果,但其实两者的结算方式是一样的,都是按点击计费,不同的是oCPC的智能化,所谓的智能化就
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