發(fā)簡信
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python總結(jié)
1.切片問題： start:end:step step控制方向，正的表示從左到右，負的表示從右向左，默認(rèn)為1，此方向為方向一； start:en...
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特征選擇
1.連續(xù)型變量之間使用相關(guān)系數(shù)，離散型特征之間使用X2卡方檢驗 特征和label之間相關(guān)性要高，特征之間相關(guān)性要低。 2.決策樹看特征的信息增益...
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線性代數(shù)正交投影應(yīng)用 向量a和單位向量e的內(nèi)積就是向量a在e上的投影長度，乘以e就是投影后的向量 當(dāng)我們需要擬合例如線性回歸的方程的時候，其實是在求XA...
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Pagerank
巧妙地運用了特征值和特征向量。 一個網(wǎng)頁會有很多超鏈接，比如網(wǎng)頁A有3個超鏈接，那么A就分別有1/3的概率跳到其他超鏈接。 對所有網(wǎng)頁進行整理，...
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最小編輯距離
求兩個字符串最小編輯距離，word1->word2轉(zhuǎn)換 word1的前i個字符串要想轉(zhuǎn)換為word2的前j個字符串dp[i][j],可以從以前的...
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DIN
用戶的興趣是很多樣的，基于候選商品只與用戶的一部分興趣有關(guān)，使用attention機制，對用戶的不同行為的注意力是不一樣的。 數(shù)據(jù)集問題： re...
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二叉樹的后序遍歷非遞歸
使用兩個棧，遇到根節(jié)點放入s2中，壓到最底下，后面彈出來就是最后訪問的； 新來的結(jié)點放入s1，先放左后放右，先彈出右壓進去，后左。 void B...
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分類階段1.模型分類： 單一的淺層模型：lr和fm，需要特征處理 FM其實是淺層的Wide-deep模型，一階部分相當(dāng)于wide部分，二階部分相當(dāng)于de...
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Match階段
1.離線方法,學(xué)習(xí)用戶的embedding，然后找到相關(guān)的Item進行存儲，即用戶的推薦列表進行存儲（或者Item的相似度列表），當(dāng)需要訪問的時...