由于很多人对Linux操作系统不熟悉，装虚拟机也麻烦，所以今天分享一下在Windows系统上搭建spark环境，主要分为一下5步。如果觉得不错，欢迎分享。1.安装java...
最近阅读论文的过程中，发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门，今天我们就来系统的总结一下，这些指标有的适用于二分类问题，有的适用于对推荐列表topk的...
强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索，包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目，背后也是基于强化学习算法。本文，我们先来看一下强...
之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容，二者能否联系起来呢！今天阅读了一篇论文，题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework fo...
之前接触的强化学习算法都是单个智能体的强化学习算法，但是也有很多重要的应用场景牵涉到多个智能体之间的交互，比如说，多个机器人的控制，语言的交流，多...
本文为丁德志老师在天善智能数据之美广州站的分享资料，未经允许，不得转载。学院课程：常用数据挖掘算法原理解释与应用：https://edu.hellobi.com/course/89...
上一篇中介绍了Bandit算法，并介绍了几种简单的实现，如 Epsilon-Greedy算法，Thompson sampling算法和UCB算法。但是传统的实现方法存在很大的缺陷，主要是缺...
1、推荐系统中的EE问题Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？简单来说，是为了平衡推...
前文传送门：Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（上）21. 集成方法有随机森林（random forest）和梯度提升树（gradient boosted deci...
1. 如果只划分测试集和训练集 经验是75%作为训练集 sklearn中的train_test_split()默认这样划分from sklearn.model_selection import trai...
今天在写NCF代码的时候，发现网络上的代码有一种新的数据读取方式，这里将对应的片段剪出来给大家分享下。NCF的文章参考：https://www.jianshu.com/p/6173dbd...
好久没更新该系列了，最近看到了一篇关于神经协同过滤的论文，感觉还不错，跟大家分享下。论文地址：https://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/papers/ncf.pdf1...
想必大家对L1正则化已经是再熟悉不过了，而且大家也都知道L1正则化是可以得到稀疏解的，即具有特征选择的功能。本文就从几何和数学两个角度来复习以下L1正则...
今天来使用spark中的ALS算法做一个小推荐。需要数据的话可以点击查看初识sparklyr—电影数据分析，在文末点击阅读原文即可获取。其实在R中还有一个包可以做推...
推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践：https://www.jianshu.com/p/152ae633fb00推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和...
王亨
石晓文
天善智能
ID王大伟
