推荐系统系列（一）：FM理论与实践

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推荐系统系列（一）：FM理论与实践

背景在推荐领域CTR(click-through rate)预估任务中,最常用到的baseline模型就是LR(Logistic Regression).对数据进行特征工程,构造出大量单特征,编码之后送入模型.这种线性模型的优势在于,运算速度快可解释性强,在特征挖掘完备且训练数据充分的前提下能够达到一定精度.但这种模型的缺点也是较为明显的: 模型并未考虑到特征之间的关系 \(y=w_0+\sum_{i=1}^{n}w_ix_i\) .在实践经验中,对特征进行交叉组合往往能够更好地提升模型效果.…

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春阅读数 6004更多分类专栏: 机器学习机器学习荐货情报局版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与…

推荐系统系列（四）：PNN理论与实践

背景上一篇文章介绍了FNN [2],在FM的基础上引入了DNN对特征进行高阶组合提高模型表现.但FNN并不是完美的,针对FNN的缺点上交与UCL于2016年联合提出一种新的改进模型PNN(Product-based Neural Network). PNN同样引入了DNN对低阶特征进行组合,但与FNN不同,PNN并没有单纯使用全连接层来对低阶特征进行组合,而是设计了Product层对特征进行更细致的交叉运算.在<推荐系统系列(三):FNN理论与实践>中提到过,在不考虑激活函数的前提下,使用全…

Java 理论与实践: 流行的原子——新原子类是 java.util.concurrent 的隐藏精华（转载）

简介: 在 JDK 5.0 之前,如果不使用本机代码,就不能用 Java 语言编写无等待.无锁定的算法.在 java.util.concurrent 中添加原子变量类之后,这种情况发生了变化.请跟随并行专家 Brian Goetz 一起,了解这些新类如何使用 Java 语言开发高度可伸缩的无阻塞算法.您可以在本文的论坛中与作者或其他读者共享您对本文的看法.(也可以通过单击文章顶部或者底部的讨论链接来访问讨论.) 十五年前,多处理器系统是高度专用系统,要花费数十万美元(大多数具有两个到四个处理…

Java 理论和实践: 了解泛型

转载自 : http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp01255.html 表面上看起来,无论语法还是应用的环境(比如容器类),泛型类型(或者泛型)都类似于 C++ 中的模板.但是这种相似性仅限于表面,Java 语言中的泛型基本上完全在编译器中实现,由编译器执行类型检查和类型推断,然后生成普通的非泛型的字节码.这种实现技术称为擦除(erasure)(编译器使用泛型类型信息保证类型安全,然后在生成字节码之前将其清除),这项技术有一些奇怪,并且有…

Java 理论与实践: 处理 InterruptedException（转）

很多 Java™ 语言方法,例如 Thread.sleep() 和 Object.wait(),都可以抛出InterruptedException.您不能忽略这个异常,因为它是一个检查异常(checked exception).但是应该如何处理它呢?在本月的 Java 理论与实践中,并发专家 Brian Goetz 将解释 InterruptedException 的含义,为什么会抛出 InterruptedException,以及在捕捉到该异常时应该怎么做. 这样的情景您也许并不陌生:您在编写…