06 2022 档案
摘要：https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981 最大后验估计 最大似然估计的一个缺点就是当训练数据比较少的时候会发生过拟合，估计的参数可能不准确。为了避免过拟合，我们可以给参数加上一些先验知识。 先验概率是指根据以往经验和分析。在实
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摘要：https://blog.csdn.net/enter89/article/details/86010470
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/ZgGbctgV3WsnnqQ0nsDn5w 《KDD'22 | 阿里: 基于EE探索的精排CTR预估》 现有的精排模型主要在收集的曝光数据上进行训练，大多面临着严重的feedback-loop问题：即：模型在曝光数据上进行训练，然后展示item
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/351390011 看了这篇文章。有一些总结性的内容，还行。 信息和模型 补充机制 工程框架 跳出固有思维 1、补充Side Information 2、灵活的冷启动机制往往事半功倍 做模型的同学都有一个终极的梦想，“打造一个完美的End2E
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35753281 参考这篇文章。这篇还是讲得不错的。 推荐系统选择商品展现给用户，并期待用户的正向反馈（点击、成交）。然而推荐系统并不能提前知道用户在观察到商品之后如何反馈，也就是不能提前获得本次推荐的收益，唯一能做的就是不停地尝试，并实时收
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/Z_8a7XmlSV1HZuRxEyLdMQ Approximate Softmax 没怎么看懂
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摘要：这篇文章再仔细看一下，这篇讲得还不错 https://mp.weixin.qq.com/s/w2U5GBPLmWTDSFKBGaViQQ 《多任务学习经典品读：MMoE 应用篇》 优化的多个目标往往不同，有时相互冲突。例如，除了点击观看视频(ctr)外，我们可能还想推荐给用户评价较高或者更可能个朋友
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/SCFzFIshY9a2wdsPnfffVA 从美团这篇推荐文章里看看一些信息 https://mp.weixin.qq.com/s/axgC09tpzx2p4tb0p7-fPA NLP 的 不可能三角 对模型规模（缺 P1）： 一般在超大模型显
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摘要：http://www.javashuo.com/article/p-rxroemrk-eo.html 《推荐系统赶上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法》 4.1 朴素Bandit算法 4.2 Epsilon-Greedy算法 4.3 Thompson sampling算法
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摘要：https://www.freesion.com/article/17781256797/ 《UCB算法升职记——LINUCB算法》 这篇也不怎么样，讲得有点空洞 我们再把UCB算法要解决的问题描述一下： 面对固定的K个item（广告或推荐物品），我们没有任何先验知识，每一个item的回报情况完全不
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摘要：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/120825283 gelu激活函数 https://blog.csdn.net/sinat_36618660/article/details/100088097 gelu函数 使用的时候用的是 set_g
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摘要：看了这篇文章： https://blog.csdn.net/enter89/article/details/86010470 《LTP 依存句法分析》 讲得还可以。 https://www.jianshu.com/p/1b750c4cd792 《基于LTP的分句、分词、POS和依存句法分析》 这里有
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摘要：看了这两篇文章，基本看懂了 https://zhuanlan.zhihu.com/p/373074729 《swing算法》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/364593067 《Swing算法介绍、实现与在阿里飞猪的实战应用》 一言蔽之，传统的协同过滤更加直观，直接依赖共
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摘要：https://blog.csdn.net/update7/article/details/110957600 《一文梳理无监督对比学习（MoCo/SimCLR/SwAV/BYOL/SimSiam）》 https://blog.csdn.net/qq_39388410/article/details
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/QrO48ZdP483TY_EnnWFhsQ 可以看这篇文章，其实我自己的代码里，也有类似的实现，可以对比这看。 1、Deepfm的原理，DeepFM是一个模型还是代表了一类模型，DeepFM对FM做了什么样的改进，FM的公式如何化简并求解梯度（
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摘要：FM的参考资料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/50426292
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摘要：基础篇 1、《全国青少年信息学奥林匹克分区联赛初赛培训教材》（推荐指数：4颗星） 曹文，吴涛编著，知识点大杂烩，部分内容由学生撰写，但是对初赛知识点的覆盖还是做得相当不错的。语言是pascal的。 2、谭浩强 老先生写的《C语言程序设计（第三版）》（推荐指数：5颗星） 针对零基础学C语言的筒子，这本
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/aHeIFojDTf7WdaGlime24w 这篇文章还不错 《吴恩达：机器学习的六个核心算法》
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/IcI5lFfx8M5HT6N8HxlnaA 《实战必备！文本分类中的一些经验和 tricks》
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/2LmNRG2BAzid2QaxNEo6zg 《多任务学习经典品读：MMoE模型篇》 https://mp.weixin.qq.com/s/w2U5GBPLmWTDSFKBGaViQQ 《多任务学习经典品读：MMoE 应用篇》
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摘要：https://blog.csdn.net/hellozhxy/article/details/103871580 推荐算法三视角:矩阵，图，时间线 讲了比较多的较前沿的知识， 比如swing，Adamic/Adar，图神经网络，deepwalk， node2vec，line，gcn，graphsa
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摘要：参考这篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27188729?v_p=86
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/tKfHq49heakvjM0EVQPgHw 蒸馏模型的知识看这一篇 还有这篇综述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/71986772
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