随笔分类 - 计算机高阶
机器学习/推荐系统..
摘要：参考链接 "【推荐系统】知乎live入门" 目录 <! GFM TOC "1. 实习与求职" "2. 推荐算法职责" "3. 解构算法" "4. 参考资料" "5. 其他强关联岗位" "6. 工作模型和日常工作" "7. 2017年相关论文" "8. 找工作相关" <! GFM TOC ======
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摘要：参考链接 "【推荐系统】知乎live入门" 目录 <! GFM TOC "1. 概述" "2. 排序模型建模" "3. 排序总结" =================================================================== 1. 概述 ==========
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摘要：参考链接 "【推荐系统】知乎live入门" 目录 <! GFM TOC "1. 概述" "2. 画像过滤" "3. 协同过滤" "4. 内容过滤" "5. 模型过滤" "6. 其他过滤" "7. 总结" <! GFM TOC =====================================
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摘要：参考链接 "【推荐系统】知乎live入门" 目录 <! GFM TOC "1. 综述" "2. 召回" "3. 用户画像与标签" "4. 特征工程" "5. 点击率预估" "6. 评估" "7. 数据标注" "8. 推荐" <! GFM TOC ===========================
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摘要：参考链接 "【推荐系统】知乎live入门" 目录 <! GFM TOC "1.推荐概览与框架" "2. 推荐系统的架构和模块" "3. 推荐召回" "4. 排序" "5. 用户画像" "6. 特征工程" "7. 回归到推荐算法" "总结" "参考文献" <! GFM TOC ============
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摘要：参考链接： 知乎推荐系统live： "姚凯飞推荐系统live" 目录 "1.推荐概览与框架" "2.细节补充" "3.召回" "4.排序" "5.常用技能与日常工作" "5.用户画像 特征工程" "6.相关经验" "7.推荐考试拿分路径" "8.代码实现讨论" 1.推荐概览与框架 2.召回: 3.排
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摘要：参考： 原视频：李宏毅机器学习-Keras-Demo 调参博文1：深度学习入门实践_十行搭建手写数字识别神经网络 调参博文2：手写数字识别 demo（有小错误） 代码链接： 编程环境： 操作系统：win7 - CPU anaconda-Python3-jupyter notebook tersonF
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