2018年3月24日
【总结系列 - 推荐系统】LFM SVD SVD++ 这一篇我觉得是讲的最透彻的
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posted @ 2018-03-24 22:57 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【总结系列】ctr预估相关的机器学习 - LR相关 - 总结
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posted @ 2018-03-24 19:15 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【总结系列】机器学习三要素 - 模型 策略 算法 - 来自《统计学习方法》
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posted @ 2018-03-24 18:54 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【牛人博客系列】很好的知乎专栏 - 主要是推荐和ctr排序方面，非常好
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posted @ 2018-03-24 18:37 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
各个购物APP的月均DAU
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posted @ 2018-03-24 15:42 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Data Leakage 因果性
摘要： 参考这篇： https://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/54633475 再论数据科学竞赛中的Data Leakage 存在和利用这种倒‘因’为‘果’的feature的现象，叫数据竞赛中的Data Leakage。 Data Leakage 阅读全文
posted @ 2018-03-24 14:42 blcblc 阅读(762) 评论(0) 推荐(0) 编辑
一张图，关于 Bayes error rate，贝叶斯错误率等的分析
摘要： 造轮子是那帮搞研究的“科学家”干的事情（类似E&E里的explore），“工程师”的职责是利用已有的东西解决问题（类似E&E里的exploit）。 其次，即使以工程师的角色解决业务问题，要想做好也有很多工作要做，不是“抽特征跑现成模型”能概括的，见下图吧。 作者：lambdaJi链接：https:/ 阅读全文
posted @ 2018-03-24 14:37 blcblc 阅读(1057) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【总结系列】Training-Serving Skew 训练和线上效果的偏差
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posted @ 2018-03-24 14:27 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【面试题总结】机器学习面试题 - 机器学习N牛人的博客
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posted @ 2018-03-24 13:32 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【推荐】一张推荐系统的图，别人画的，后面我也要画我自己的图，补上
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posted @ 2018-03-24 13:22 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
正则L1 L2 为什么有效 - 通过先验概率说明
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posted @ 2018-03-24 01:09 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑