原创 優化算法——牛頓法與擬牛頓法(DFP / BFGS)
工作中遇到優化的問題，回顧一下當初學過的基本優化算法。 本博客主要考慮無約束且非線性的極小化優化問題： 在工作中遇到的變量和函數值均爲1維變量，方便理解和處理。 一、牛頓法 直接貼合工作目標，考慮變量的維度
2019-03-28 10:42:34
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原创 學習筆記3——LFM算法(Latent Factor Model)
1. LFM算法基本內容 輸入：user對item的點擊矩陣 參數：每一個user的向量表示和每一個item的向量表示 方式：用user矩陣和item矩陣的矩陣乘 擬合 user對item的點擊矩陣 2. LFM應用普適場景： 2.1 獲
2019-03-25 10:38:55
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原创 學習筆記1——個性化推薦算法綜述
1. 當物品數量遠超人可以手動遍歷的範圍時，稱爲信息過載； 2. 如果沒有明確需求的用戶訪問了服務，且該服務的物品對於用戶而言構成了信息過載，該系統基於一定規則策略（個性化推薦算法）將物品進行排序，並將排在前面的物品推薦給用戶，這就是推薦
2019-03-25 10:38:55
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原创 學習筆記2——個性化召回算法綜述
1. 個性化召回 召回：從item set中選取一部分作爲候選集（不同用戶喜歡不同的item、item量級大則會導致排序慢，後端響應時間久） 根據用戶的屬性行爲、上下文等信息從item set中選取其感興趣的item集合作爲候選集； 2.
2019-03-25 10:38:55
原创 Hive SQL——技能 - 解析json列表，直至字段維度
小白問題描述： 通過類似word2vec等方法，利用商品的歷史訂單，我們可以獲取一些商品之間的關聯關係。通常這些關聯關係是以json串的形式存儲在Hive表中，且一個關聯關係下包含多個商品，通常的格式爲： 商品 關聯商品列表 1001 [
2019-02-27 15:11:20
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原创 Hive SQL——優化 - 減少查詢job 加速得到查詢結果
小白問題描述： 圖書館圖書按照類目進行區分，且由於圖書的量級過大，一般僅一級類目無法滿足快速定位到圖書的需求，因此人們往往把圖書劃分爲多級類目，例如一級類目cate1和二級類目cate2。 我想同時統計一級類目cate1下書的個數和二級類
2019-01-17 14:54:44
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原创 Machine Learning——Logistic Regression(邏輯迴歸)
邏輯迴歸（LR）雖然名字帶“迴歸”，但它卻是一種分類方法，用於二分類問題。 具體過程： 1. 構造預測函數 邏輯迴歸對應二分類問題，因此需要尋找一個預測函數h，該函數的輸出是兩個值。一般採用sigmoid函數，其函數形式如下所示：
2018-09-02 22:57:50
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原创 Algorithm——Quicksort（快速排序）
自己總結的快速排序的code，之前一直處於半懂狀態，自己敲定代碼後覺得纔是真的懂了！ #include <iostream> using namespace std; #define maxn 65536 int arr[ma
2018-09-02 22:57:50
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原创 Binary Tree——給定二叉樹的前序遍歷和中序遍歷重建二叉樹
題目描述：輸入某二叉樹的前序遍歷和中序遍歷的結果，請重建出該二叉樹。假設輸入的前序遍歷和中序遍歷的結果中都不含重複的數字。例如輸入前序遍歷序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍歷序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，則重建二叉
2018-09-02 22:57:50
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