原文:《美团机器学习实践》—— 读后总结

从 月 日开始整理思维导图,前前后后半个月左右,收获确实比第一次阅读要多一些,以后会尽量按这种方式阅读,提高效率。 第一章 问题建模 第二章 特征工程 第三章 常用模型 第四章 模型融合 第五章 用户画像 第六章 POI实体链接 第七章 评论挖掘 第八章 O O场景下的查询理解和用户引导 第九章 O O场景下排序的特点 第十章 推荐在O O场景中的应用 第十一章 O O场景下的广告营销 第十二章 ...

2018-09-23 11:58 1 5569 推荐指数:

查看详情

20190821机器学习风控团队(面试)

一面-20190821-电话: 1.介绍下你自己 2.讲下研究生课题的具体实现,这里面扣了很多细节 3.SVM与神经网络的联系和区别   1.均可以处理分类或者是回归问题。   2. ...

Thu Aug 22 06:02:00 CST 2019 0 444
《Spark MLlib 机器学习实战》1——读后总结

1 概念 2 安装 3 RDD RDD包含两种基本的类型:Transformation和Action。RDD的执行是延迟执行,只有Action算子才会触发任务的执行。 宽依赖和窄依赖用 ...

Thu Jun 15 03:03:00 CST 2017 0 1512
2018机器学习方向在线笔试编程题

第一题:无向图 代码如下: 运行结果: 第二题:字符串: # 思路:确定填充每相邻K个0得到的总长度 代码如下: 运行: ...

Sat Sep 08 00:41:00 CST 2018 1 894
深度学习系统的工程实践

背景 深度学习作为AI时代的核心技术,已经被应用于多个场景。在系统设计层面,由于其具有计算密集型的特性,所以与传统的机器学习算法在工程实践过程中存在诸多的不同。本文将介绍平台在应用深度学习技术的过程中,相关系统设计的一些经验。 本文将首先列举部分深度学习算法所需的计算量,然后再介绍为满足 ...

Fri Oct 26 18:40:00 CST 2018 1 914
《数学之》—— 读后总结

这本书中的一个个小故事(知识点)是源自于吴军博士在Google的黑板报,所以整本书是由许多个小部分组成的。整本书主要的宗旨还是在讲述数学在自然语言处理、语音识别、搜索、通信等领域的作用,大致按照 ...

Sun Aug 27 07:36:00 CST 2017 2 877
技术分享:深度学习系统的工程实践

更多美技术分享收藏:MAYOU18-技术专栏 背景 深度学习作为AI时代的核心技术,已经被应用于多个场景。在系统设计层面,由于其具有计算密集型的特性,所以与传统的机器学习算法在工程实践过程中存在诸多的不同。本文将介绍平台在应用深度学习技术的过程中,相关系统设计的一些经验 ...

Tue Oct 30 20:32:00 CST 2018 0 650
机器学习个人总结

除了一开始做的笔记后面都没了,公式好难推 人工智能主要包括感知智能(比如图像识别、语言识别和手势识别等)和认知智能(主要是语言理解知识和推理)。它的核心是数据驱动来提升生产力、提升生产效率。 机器学习相关技术属于人工智能的一个分支。其理论主要分为如下三个方面 ...

Sat Mar 21 03:17:00 CST 2020 0 648
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM