原创 notebook 運行 pyspark 報錯 'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder'
Windows10 spark 2.2.3 Hadoop 2.7.6 python 3 當以pyspark --master local[2]或者pyspark啓動時，會在運行 from pyspark.sql.session imp
2019-03-27 22:14:30
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原创 python 的 .svg 等矢量圖文件導入到 word 中
首先，需要將其轉換爲emf格式,這個可以在線轉換 https://cloudconvert.com/eps-to-emf 然後，下載得到emf格式文件 最後，直接將emf格式文件複製粘貼到word，就ok了
2019-03-27 22:14:30
原创 針對 特徵 多值離散 的 embedding
現實中，存在以下情況：玩王者榮耀時，每個人喜歡的英雄有可能不同，有的人喜歡李白和阿珂；有的人喜歡伽羅和魯班以及扁鵲，對於這種情況，稱爲多值離散特徵。 在博文原 《DeepFM: A Factorization-Machine bas
2019-03-27 22:14:30
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原创 PySpark學習 | 常用的 68 個函數 | 解釋 + python代碼
博文函數順序以及代碼部分參考Spark Python API函數學習：pyspark API系列，並在此基礎上結合PySpark官方文檔以及參考各位博主的優秀文章對各個函數進行了解釋。代碼全部手擼過，可以運行。 實驗環境可以按照在wi
2019-03-26 21:58:40
原创 戴望舒——《雨巷》
撐着油紙傘，獨自 彷徨在悠長、悠長 又寂寥的雨巷 我希望逢着 一個丁香一樣地 結着愁怨的姑娘 她是有 丁香一樣的顏色 丁香一樣的芬芳 丁香一樣的憂愁 在雨中哀怨 哀怨又彷徨 她彷徨在這寂寥的雨巷 撐着油紙傘 像我一樣
2019-03-22 22:09:24
原创 《DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》 DeepFM 模型及python代碼
如果不瞭解FM模型或者FFM模型可以查閱下面兩篇文章： 1、推薦系統 | 《Factorization Machines》 | FM模型及python實現 2、《Field-aware Factorization Machines f
2019-03-22 22:09:24
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原创 《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》FFM模型整理及python代碼
1 原文（點擊下載） 2 FFM模型 FFM（Field-aware Factorization Machine）最初的概念來自Yu-Chin Juan（阮毓欽，畢業於中國臺灣大學，現在美國Criteo工作）與其比賽隊
2019-03-19 22:06:25
原创 推薦算法之LFM模型及python
本文轉自：推薦系統之隱語義模型(LFM) 一 基本概念 LFM(latent factor model)隱語義模型，這也是在推薦系統中應用相當普遍的一種模型。那這種模型跟ItemCF或UserCF有什麼不同呢？這裏可以做一個對比：
2019-03-13 19:49:32
原创 推薦系統 | 《Factorization Machines》 | FM模型及python實現
1 Factorization Machines 原文 2 FM模型 2.1 背景 計算廣告和推薦系統中，CTR預估是一個非常重要的環節，判斷一個item是否應該被推薦要根據CTR預估的點擊率進行。CTR預估時，除了單特徵
2019-03-13 19:49:32
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原创 筆記 | 推薦系統 —— 用戶畫像
【編程開發】某風網 大數據推薦系統算法工程師 項目實戰 1 用戶畫像 用戶畫像是對現實世界中用戶的數學建模。 2 構建用戶畫像系統 標籤：表示用戶特徵、多個維度、之間相互關聯。 挑戰：1.記錄和存儲億級數據用戶的畫像；2.支持
2019-03-13 19:49:31
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原创 筆記 | 推薦系統 —— lambda架構
【編程開發】某風網 大數據推薦系統算法工程師 項目實戰 1 Lambda架構 1.Lambda系統架構提供了一個結合實時數據和Hadoop預先計算的數據環境的混合平臺，以提供一個實時的數據視圖。 2.分層架構：批處理層、實時處理層、
2019-03-12 21:01:04
原创 《Hybrid Recommender System based on Autoencoders》理解
1 原文 2 原文（與1同一個模型） 3 理解 3.1 本文目的 學習用戶和物品的非線性表示，並利用輔助信息來緩解冷啓動問題。在預測過程中提高精度以及模型的魯棒性 3.2 模型 1、模型輸入 R（UxI）
2019-03-06 15:37:00
原创 《Collaborative Deep Learning for Recommender Systems》整理以及未理解的部分問題（求解答）
1 原文 2 整理（參考搜狐技術產品，相關資料感覺好少。。。） 2.1 摘要 協同過濾作爲集體智慧方法的典型代表作，在推薦系統的發展過程中佔據着很高的位置，其簡單容易理解的特性使其成爲了大多企業的首要推薦方法，也帶
2019-02-28 21:32:24
原创 《Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering》理解與資料整理
1 原文如下 2 理解 這篇文章嘗試把RBM應用到協同過濾中，在netflix上的數據集做實驗，RBM方法與SVD方法線性插值相結合，能提高系統性能6%左右。 2.1問題描述： 對電影的推薦，用戶對電影集合中的某個電影
2019-02-27 21:42:37
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