排序
摘要：https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744
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posted @ 2019-10-27 22:37
10 2019 档案
Bandit 算法与推荐系统
摘要：https://cosx.org/2017/05/bandit-and-recommender-systems/#fn:http-arxiv-org-a
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posted @ 2019-10-27 17:05
LinUCB算法
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21404922
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posted @ 2019-10-27 16:03
损失函数
摘要：损失函数综述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36503849 简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？ https://zhuanlan.zhihu.com/p/38241764 损失函数 - 交叉熵损失函数 https://zhuanlan.zhihu.com/p/3570
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posted @ 2019-10-23 17:29
技术大牛
摘要：https://blog.csdn.net/han_xiaoyang
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posted @ 2019-10-21 16:38
计算广告相关
摘要：AUC 广告点击率预估是怎么回事？ 互联网广告CPM,CPC,CPA的魔咒和圣杯
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posted @ 2019-10-20 21:54
Gradient Boosting Decision Tree
摘要：GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。当采用平方误差损失函数时，每一棵回归树学习的是之前所有树的结论和残差，拟合得到一个当前的残差回归树，残差的意义如公式：残差 = 真实值 - 预测值 。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/306
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posted @ 2019-10-20 15:56
LightGBM
摘要：LightGBM https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Installation-Guide.html#id15
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posted @ 2019-10-15 19:18
Eigen
摘要：Eigen： https://eigen.tuxfamily.org/dox/GettingStarted.html
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posted @ 2019-10-14 20:39
计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/62372860 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
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posted @ 2019-10-12 16:09
CTR预估中GBDT与LR融合方案
摘要：CTR预估中GBDT与LR融合方案
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posted @ 2019-10-11 17:37
ReLU激活函数
摘要：参考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我们来看一下ReLU激活函数的形式，如下图：
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posted @ 2019-10-10 11:20
Understanding matrix factorization for recommendation
摘要：http://nicolas-hug.com/blog/matrix_facto_4
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posted @ 2019-10-08 17:20
从groupby 理解mapper-reducer
摘要：注，reduce之前已经shuff。 http://zheming.wang/blog/2015/05/19/3AFF5BE8-593C-4F76-A72A-6A40FB140D4D/ 简单地说，reduce任务在执行之前的工作就是不断地拉取每个map任务的最终结果，然后对从不同地方拉取过来的数据不
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posted @ 2019-10-03 13:21
