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算法工程师的数学基础|数学优化类型和优化算法

【算法工程师的数学基础】系列将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间2、算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵3、算法工程师的数学基础|微积分之导数相关介绍4、算法工程师的数学基础|微积分之微分相关介绍5、算法工程师...

2020-04-01 11:27:44

算法工程师的数学基础|微积分之积分相关介绍

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2020-03-27 10:14:18

【论文】被“玩烂”了的协同过滤加上神经网络怎么搞?

相信熟悉推荐系统的同学对于协同过滤(Collaborative Filtering)已经熟悉的不能再熟悉了,我也相信很多人心里在想“这么简单的协同,都2020年了,谁还用呀”。俗话说得好,人不可貌相,海水不可斗量!CF作为最早的推荐算法,基于CF的改进在学术界和工业界应用的十分广泛,就在之前介绍的一篇论文里,介绍了腾讯实时ItemCF的实现和应用,所以说可千万别小瞧协同过滤了。本篇论文主要介绍...

2020-03-23 14:34:58

LTR|怎么理解基于机器学习“四大支柱”划分的学习排序方法

Learning to rank(LTR,L2R)也叫排序学习,泛指机器学习中任何用户排序的技术,是指一类监督学习(Supervised Learning)排序算法。 LTR被应用在很多领域,比如信息检索(Information Retrieval)、推荐系统(Recommend System)、搜索引擎(Search Engine)。LTR框架一般来讲,根据机器学习的“四大支柱”,LTR分为...

2020-03-21 14:02:44

2019全球人工智能技术峰会PDF资料拿走不谢

2019 全球人工智能技术峰会PDF资料免费分享,资料内容涵盖各个方面,全部都是一线互联网公司的产业实践。工业实践「百度」源于产业实践的开源深度学习平台飞浆(PaddlePaddle)「易观」如何建设大数据中台(从0到1建设大数据中台)「华为」云边协同,重新定义AI机器学习「网易云」AI算法在音乐推荐中的应用「VIPKID」在线教育行业中视频理解的应用「美团点评」美团外卖...

2019-08-08 12:58:29

你想要的【技术服务】和【商务合作】都在这里了,点击查看详情!

合作范围 Web全栈 数据服务 :-: :-: 论文算法实现 大数据服务 :-: :-: 跟拍摄影 广告接入 全网唯一ID:Thinkgamer,左侧”关于我“关注微信公众号”数据与算法联盟“,可在公众号添加我的微信,本人涉猎范围包括:Python,机器学习,Web开发,大数...

2018-04-03 20:21:24

怎么才能够坚持做一件事并且把它做好?

好久没写过碎言碎语的文章了,一直都是更新技术文章,那么今天就换换口味,聊一聊近况和想法。自从回北京之后,就一直在家办公,十几平方的卧室内支撑着北漂的身体和灵魂,我相信这不是我一个人的情况,而是无数在异国他乡追求自己理想的人的缩影。来北京工作的人无非就两种想法,第一:追求梦想,实现人生价值,可能的话定居北京,成为一个新的北京人,第二:赚钱,满足自己和家庭的生活、物质和一些所谓的虚荣心的需求。这两...

2020-03-16 09:05:11

算法工程师的数学基础|微积分之微分相关介绍

【算法工程师的数学基础】系列将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间2、算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵3、算法工程师的数学基础|微积分之导数相关介绍4、算法工程师的数学基础|微积分之微分相关介绍接下来将会有...

2020-03-12 17:46:28

【论文】看腾讯如何玩转实时推荐-TencentRec

今天要分享的一篇论文是有关腾讯如何利用协同过滤(Collaborative Filtering)、基于内容和图进行实时推荐的,我们都知道协同过滤是传统的推荐算法,但在实际应用中取得的效果却很好,因此在各大公司应用的也非常广泛。协同过滤的改进经常出现了各种硕士研究生的毕业论文中,那都属于学术界的研究和实现,且是离线的,在工业界的CF算法实现和如何实时基于CF进行推荐的资料却是少之又少,接下来的内容...

2020-03-10 10:29:57

算法工程师的数学基础|微积分之导数相关介绍

【算法工程师的数学基础】系列将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间2、算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵3、算法工程师的数学基础|微积分之导数相关介绍导数(derivative)是微积分学中重要的基础概念。本篇...

2020-03-10 10:25:19

算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵

【算法工程师的数学基础】系列将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间2、算法工程师的数学基础|线性代数中的矩阵线性代数主要包含向量、向量空间(或称线性空间)以及向量的线性变换和有限维的线性方程组。本篇文章主要介绍线性代...

2020-03-05 23:07:10

值得收藏 |近100页的《常见的五种神经网络》汇总电子书

首先在这里给各位读者分享一个好消息,我的处女作《推荐系统开发实战》已经被两所高校纳为教学用书了,当编辑把这个消息告诉我的时候,说实话内心十分的激动和意外!目前这本书在京东和当当都有满100-50的活动,感兴趣的朋友欢迎购买阅读,目前该书还没有电子版,所以只能阅读纸质书了!当当购买链接:http://product.dangdang.com/27913798.html京东购买链接:https...

2020-03-02 15:42:18

算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间

新的系列文章开启了,本系列文章主要是定位于【算法工程师的数学基础】,将会从线性代数、微积分、数值优化、概率论、信息论五个方面进行介绍,感兴趣的欢迎关注【搜索与推荐Wiki】公众号,获得最新文章。《算法工程师的数学基础》已更新:1、算法工程师的数学基础|线性代数中的向量和向量空间线性代数主要包含向量、向量空间(或称线性空间)以及向量的线性变换和有限维的线性方程组。本篇文章主要介绍线性代数部...

2020-02-28 02:48:00

值得收藏 |140+页文章推荐系统系列文章汇总

这里简单说下为什么要写系列的文章,虽然系列的文章很不吃香,阅读率也是惨淡的一笔,可能很多人更爱看的是「标题党」、「八卦文」、「科普文」这样的。但我觉得系列文和技术文是真的很考验作者的,首先要面临惨淡的阅读和稀里哗啦的数据统计,其次要面临的是自己内心的崩溃。但好处是坚持下来,自己写完一个系列,自己的知识体系也就更加完善了,而不是零零散散的没有重点和边际。所以后续的文章大多数还是会以系列文呈现出来,...

2020-01-17 17:16:15

浅谈企业如何正确的引入和发展AI算法

本文主要分为上下两部分,(上)部分主要介绍一下企业内部什么时候需要引入AI技术(这里的AI技术泛指机器学习、深度学习、NLP、视觉、语音、推荐等),(下)部分主要介绍一下在引入这些AI技术之后的一些情况和企业的技术方向发展。(上)部分数据积累当一个产品是以内容为主的时候,必然会积累大量的数据,在这个数据为王的时代,有了数据当前要进行分析、挖掘,然后产出更多的商业价值。这个时候必然需要引...

2020-01-04 16:22:08

2019年终总结-埋下的种子是讲给自己的故事

窗外有漆黑的夜,心中是明亮的灯。其实每个人的内心都有一颗属于自己的灯塔,不渡远方的邮轮,不引迷路的灵魂。不知不觉的,时间又过了一年,年初兴高采烈给自己2019立flag的情景还在眼前晃着,一不小心这一年就要彻底沦为过往了。回想过去这一年,许多人匆匆到来,也有很多人悄悄离去,有过好友相聚的狂欢,也有无数捧着孤独无处存放的夜晚,有过收获的满足,也有在崩溃边缘挣扎的心酸,有过山野隔绝的轻松,也有追逐...

2020-01-01 23:17:30

常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络(下)之GAN、DCGAN、W-GAN

在上一篇文章中介绍了生成模型的基本结构、功能和变分自动编码器,在本篇文章中主要介绍一下生成对抗网络(Generative Adversaarial Networks,GAN)KL散度、JS散度、Wassertein距离KL散度KL散度又称相对熵,信息散度,信息增益。KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。在经典境况下,P表示数据的真实分布,Q表示数据的理论分布,模型分布。DK...

2019-12-31 15:54:24

常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络(上)之变分自动编码器

概率生成模型简称生成模型(Generative Model),是概率统计和机器学习中的一类重要模型,指一系列用于随机生成可观测数据的模型。生成模型的思路是根据可观测的样本学习一个参数化的模型pθ(x)p_{\theta}(x)pθ​(x)来近似未知分布pr(x)p_r(x)pr​(x),使得生成的样本和真实的样本尽可能的相似。深度生成模型就是利用深层神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂的...

2019-12-29 22:33:48

【论文】LinUCB论文的思想解读、场景应用与痛点说明

文章目录概述Disjoint LinUCBHybrid LinUCB评估算法实验说明实验位置数据选择特征选择特征降维实验结论注意点LinUCB 的重点场景应用本篇文章主要介绍一下雅虎在2012年发表的论文 【A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation】,同时由于最近在做用户留存方面的工作,也涉...

2019-12-23 20:48:47

常见的五种神经网络(4)-深度信念网络(下)篇之深度信念网络的原理解读、参数学习

该系列的其他文章:常见的五种神经网络(1)-前馈神经网络常见的五种神经网络(2)-卷积神经网络常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(上篇)常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(中篇)常见的五种神经网络(3)-循环神经网络(下篇)常见的五种神经网络(4)-深度信念网络(上篇)常见的五种神经网络(4)-深度信念网络(下篇)常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络在上一篇文章中介...

2019-12-07 18:02:07

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