随笔分类 - datawhale-动手学数据分析
摘要：多任务学习 多任务学习属于迁移学习的一种，通过共享参数，学习出多个分数，最后结合起来。典型的算法有**「谷歌的 MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）以及阿里的 ESMM（Entire Space Multi-Task Model)」** ESMM模型 解决什么问题？
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摘要：一、经典召回模型 虽然深度学习发展的非常火热，但是协同过滤、逻辑回归、因子分解机等传统推荐模型仍然凭借其可解释性强、硬件环境要求低、易于快速训练和部署等不可替代的优势，拥有大量适用的应用场景。传统推荐模型仍然是深度学习推荐模型的基础，如图1所示是传统推荐模型的演化关系图。根据图为索引，总结一些经典的
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摘要：第二章 数据分析的基本流程 第一节 数据清洗和特征处理 1. 概述 数据清洗(Data cleaning)- 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包
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摘要：第一章 数据加载 第一节 数据载入以及初步观察 1、 载入数据 数据集下载：Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle 1.1 导入 numpy 和 pandas import numpy as np import pandas as pd
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