2009年由Netflix发起的Netflix Prize百万美金竞赛，绝对是推荐系统领域最标致性的事件，这次比赛不但吸引了众多专业人士开始投身于推荐系统领域的研究工作，也让这项技术从学术圈真正地进入到了商业界，引发了热烈的讨论并逐渐深入到了商业的核心腹地，功德无量。当然，最受益的肯定还是Netfl ...
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2020-01-06 00:21:48
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原文链接：Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者：Xavier Amatriain and Justin Basilico 翻译：大魁 前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公 ...
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2020-01-06 00:08:55
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基于物品的协同过滤（ item-based collaborative filtering ）算法是此前业界应用较多的算法。无论是亚马逊网，还是Netflix 、Hulu 、 YouTube ，其推荐算法的基础都是该算法。为行文方便，下文以英文简称ItemCF表示。本文将从其基础算法讲起，一步步进行... ...
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2020-01-01 13:34:21
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基于用户的的协同过滤算法是推荐统统最古老的算法，简称UserCF。该算法的诞生一定程度上标志着推荐系统的诞生。本文将对UserCF算法原理进行讲解，并且基于Movielens数据集给出实现代码供大家交流学习。 ...
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2019-12-29 16:31:14
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飞象网讯（源初/文）上周，在 GTC19 大会期间，NVIDIA 加速计算产品管理总监 Paresh Kharya 对关于 GPU 相比 FPGA 的优势的问题时回答表示，GPU 在可编程上具备明显优势，整个开发时间更短。
他表示称目前做好一个 FPGA，整个编程时间就要几个月，而且还要在硬件层面对它进行编程。然而现在 AI 变化速度非常快，甚至更新是以分钟来计算的，所以必须要在软件端实
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2019-12-29 09:27:13
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推荐系统之矩阵分解及其Python代码实现 ...
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2019-12-25 11:32:26
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基本概念:人工智能,机器学习,深度学习,强化学习的区别和简介 机器学习(Machine Learning)是实现人工智能的一种手段.也是目前被认为比较有效的实现人工智能的手段.目前在业界使用机器学习比较突出的领域很多,例如计算机视觉,自然语言处理,推荐系统,文本分等,大家生活中经常用到的比如高速上E ...
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2019-12-20 20:57:56
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认识 我觉得决策树+ 随机森林 应该是 ML 中最为重要的算法之一了吧, 反正我是很喜欢用的. 算法难度低, 可解释性很强, 能可视化 能处理非线性, 可扩展为随机森林(集成学习) 建立决策树的判别依据有很多, 比较主流的有经典的 ID3 算法(熵), C4.5 , 基尼系数等. 我是这种基于熵的理 ...
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2019-12-09 01:00:08
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1. 思维图 用户冷启动：主要是解决如何给新用户做个性化推荐的问题。 系统冷启动：主要解决如何在一个新开发的网站上设计个性化推荐系统。 物品冷启动：主要解决如何将新的物品推荐给对它感兴趣的用户。 2. 参考博客 https://www.jianshu.com/p/62e5171c85bc ...
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2019-12-08 20:15:49
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1. 整体框架 2. 推荐服务器 3. 优化 4. 算法流程 5. 实时修正 6. 参考文献 https://yq.aliyun.com/articles/39629 ...
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2019-12-08 12:51:10
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