2021年3月


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我是站长飞燕,目前处于创业状态,经常忙着对接业务,寻求投资等各种杂事,本站提供的资源,我会抽出一个固定的时间统一回复。所以,请大家耐心等待。之前多次强调:承诺的事情,肯定能做到的,但是由于各种杂事,所以时间无法保证。索取资料的时候,请耐心等待。但是,还是会碰到一些小人,例如这一位: 我号召大家都加这个人的微信,去骂他一下。都可以跑过去,照那他[...]

撰写于    浏览:704 次  分类: 飞燕微课
备注1:教书育人只是业余爱好,站长飞燕的主业是创业,用代码谱写人生,才是最大的目标追求。备注2:有读者问:我有一个疑问,大佬为啥要做这个事情(免费提供资源下载)呢?站长飞燕的回答是:蚂蚁金服,万人瞩目的公司,技术大佬神往的大厂,却干着放高利贷的勾当。这个社会还有对和错之分吗?我就是闲着没事而已,收集各种电子书,分享给大家。我觉得,我做的事情最起码比[...]

撰写于    浏览:79 次  分类: 深度学习电子书
1、GAN原理介绍生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。GAN出自[...]

撰写于    浏览:138 次  分类: 推荐系统电子书
1、封面介绍2、出版时间2018年10月3、推荐理由推荐系统发展到现在产生了许多具有广泛影响力的算法模型,经典的算法是协同过滤算法,其易于实现,因而具有广泛的实用价值,但它也存在着算法复杂度高和推荐精度低的问题。《机器学习算法实践——推荐系统的协同过滤理论及其应用》提出了一系列改进协同过滤推荐质量的方法,并将相关算法应用到实际生活中,开发出一个原型[...]

撰写于    浏览:74 次  分类: 算法工程师
推荐系统会存储大量的用户与items交互数据,这些数据可以用二部图呈现。二部图对消除推荐系统中数据稀疏性和冷启动有着巨大的帮助。本文主要总结了3个典型的GNN方法在推荐系统领域处理用户与items的二部图。user-item二部图我们可以通过每个用户交互过的item列表,构建一个巨大的二部图,如下图所示:传统的神经网络方法(如协同过滤,双塔),是无[...]

撰写于    浏览:76 次  分类: 默认分类
通常情况下,confidence weight可以被分为三类:(1)Heuristic:典型的例子是加权的矩阵分解以及动态MF,未观测到的交互被赋予较低的权重。还有很多工作则基于用户的活跃度指定置信度等。但是赋予准确的置信权重是非常有挑战的,所以这块依然处理的不是非常好。(2)Sampling: 另一种解决曝光bias的方式就是采样,经常采用的采样[...]

撰写于    浏览:60 次  分类: 自然语言处理电子书
1、NLTK是什么?NLTK 全称"Natural Language Toolkit",诞生于宾夕法尼亚大学,以研究和教学为目的而生,因此也特别适合入门学习。NLTK虽然主要面向英文,但是它的很多NLP模型或者模块是语言无关的,因此如果某种语言有了初步的Tokenization或者分词,NLTK的很多工具包是可以复用的。NLTK收集了大量公开数据集[...]

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