JavaShuo
欄目
標籤
推薦系統筆記6-排序算法&深度學習模型(一)
時間 2021-01-19
原文
原文鏈接
這篇文章接着該文章後面繼續介紹,主要介紹的是CTR的問題; 在介紹以前,總結一下之前騰訊面試的一個問題:LR能不能組合出沒出現的特徵?FM能不能組合出沒出現的特徵? 解答: LR不能組合出未出現的特徵,而FM是可以組合出未出現的特徵的,考慮如下數據集: 其中Poly2參數可以看作LR的特徵組合,對於測試集來說,訓練集是沒有NBC和Adidas的組合特徵的,因此LR就無法通過特徵組合來學習到參數 W
>>阅读原文<<
相關文章
1.
推薦系統筆記6-排序算法&深度學習模型(一)
2.
推薦系統與深度學習(一)——FM模型原理
3.
如何利用深度學習排序模型進行推薦
4.
讀書筆記:推薦系統與深度學習-第四章-推薦系統的基礎算法
5.
深度學習與推薦系統(十五)——LS-PLM(MLR)模型
6.
推薦系統與深度學習(二)——FFM模型原理
7.
深度學習與推薦系統千字文——FM模型
8.
基於Seq2Seq模型的深度學習推薦算法
9.
《深度學習推薦系統》-閱讀筆記
10.
深度學習推薦系統-----1
更多相關文章...
•
ADO 排序
-
ADO 教程
•
您已經學習了 XML Schema,下一步學習什麼呢?
-
XML Schema 教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
推薦系統
推薦算法
學習推薦
排序算法
算法 排序
算法-排序
學習筆記6
深度學習筆記
算法筆記
深度學習
MySQL教程
PHP 7 新特性
NoSQL教程
算法
文件系統
學習路線
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
添加voicebox
2.
Java 8u40通過Ask廣告軟件困擾Mac用戶
3.
數字圖像處理入門[1/2](從幾何變換到圖像形態學分析)
4.
如何調整MathType公式的字體大小
5.
mAP_Roi
6.
GCC編譯器安裝(windows環境)
7.
LightGBM參數及分佈式
8.
安裝lightgbm以及安裝xgboost
9.
開源matpower安裝過程
10.
從60%的BI和數據倉庫項目失敗,看出從業者那些不堪的亂象
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
推薦系統筆記6-排序算法&深度學習模型(一)
2.
推薦系統與深度學習(一)——FM模型原理
3.
如何利用深度學習排序模型進行推薦
4.
讀書筆記:推薦系統與深度學習-第四章-推薦系統的基礎算法
5.
深度學習與推薦系統(十五)——LS-PLM(MLR)模型
6.
推薦系統與深度學習(二)——FFM模型原理
7.
深度學習與推薦系統千字文——FM模型
8.
基於Seq2Seq模型的深度學習推薦算法
9.
《深度學習推薦系統》-閱讀筆記
10.
深度學習推薦系統-----1
>>更多相關文章<<