原创 推薦系統 - 深度興趣網絡DIN(Deep Interest Network)淺析和實現
本文收錄在推薦系統專欄，專欄系統化的整理推薦系統相關的算法和框架，並記錄了相關實踐經驗，所有代碼都已整理至推薦算法實戰集合(hub-recsys)。 目錄 一. 論文淺析 1.1 注意力機制-attention 1.2 激活函數-Di
2020-04-15 18:10:05
2
原创 推薦系統 - 專欄目錄
本文收錄在推薦系統專欄，專欄系統化的整理推薦系統相關的算法和框架，並記錄了相關實踐經驗，所有代碼都已整理至推薦算法實戰集合(hub-recsys)。 通往機器學習算法工程師的進階之路是崎嶇險阻的，爲了系統化的記錄自己在推薦系統方向的學
2020-04-15 18:09:55
1
原创 推薦系統 - FM模型原理和實踐
本文收錄在推薦系統專欄，專欄系統化的整理推薦系統相關的算法和框架，並記錄了相關實踐經驗，所有代碼都已整理至推薦算法實戰集合(hub-recsys)。 目錄 一. FM概述 二. FM原理 2.1 模型推導 2.2 模型求解 三. FM
2020-04-15 18:09:55
23
原创 Hive入門及常用指令
Hive是基於Hadoop的數據倉庫解決方案，簡單來說，Hive就是在Hadoop上架了一層SQL接口，可以將SQL翻譯成MapReduce去Hadoop上執行，這樣就使得數據開發和分析人員很方便的使用SQL來完成海量數據的統計和分析，
2020-02-23 03:10:47
19
原创 異常檢測(Anomaly Detection)導論
除了深度學習之外，在實際業務中，我們通常會遇到異常檢測的任務，需要我們運用不同的算法實現對異常值的檢測。該系列是自己對異常值檢測的整理以及反思。 文章目錄1.異常檢測的定義和應用a.Markdown及擴展表格代碼塊目錄數學公式
2020-02-23 03:10:47
2
原创 hadoop中的常用命令
1.查看hive表在hdfs上的存儲位置 hive> show create table dj_test.hxy_coma_arrived_dri_often_stay; LOCATION 'hdfs://DClusterNmg4/u
2020-02-23 03:10:47
1
原创 傳統算法: 匈牙利算法&KM算法
做爲一個算法工程師，除了瞭解各種NN網絡結構，調的一手好參數，傳統算法這一部分也不能拉下。因此着手寫這個系列，一方面加深自己對算法的理解，另一方面探討在實際業務中的應用，畢竟AC不是目的，融匯貫通的應用纔是真目標。 問題： 剛入職某網
2020-02-23 03:10:47
原创 Shell常用命令
列出當天訪問次數最多的IP 命令：cut -d- -f 1 /usr/local/apache2/logs/access_log |uniq -c | sort -rn | head -20 原理： cut -
2019-01-02 01:57:10
原创 IJCAI-18 阿里媽媽搜索廣告轉化預測方案復現
開源代碼：https://github.com/YouChouNoBB/ijcai-18-top2-single-mole-solution
2019-01-02 01:57:10
1
原创 常見的機器學習性能衡量方法
在構建模型並調優時，關鍵的一步是確認模型的評估標準。對於常見的監督學習而言，主要有分類和迴歸兩類；1.迴歸的評價指標主要有MSE，RMSE，MAE。2.分類的評價指標有精確率、召回率、F1、AUC和ROC曲線。評價指標之間相互聯繫，同時
2019-01-02 01:57:10
1
原创 iForest的算法原理和詳解
"An outlier is an observation which deviates so much from other observations as to arouse suspicions that it was gener
2019-01-02 01:57:10
5
原创 論文閱讀：Real-time anomaly detection system for time series at scale
這篇文章主要從工業級的應用來說明如何搭建一個異常檢測的系統。
2019-01-02 01:57:10
原创 梯度下降及其優化算法綜述
優化神經網絡的模型參數時，梯度下降（Gradient Descent）是最常採用的方法之一，本文旨在讓讀者對梯度下降及其優化版本的算法有直觀的認識。首先介紹梯度下降的三種變體（BGD，SGD，MBGD），總結三者在訓練的過程中所面臨的挑
2019-01-02 01:57:10
3
原创 幾種常見的Graph Embedding方法
圖（Graph）是一個常見的數據結構，現實世界中有很多很多任務可以抽象成圖問題，比如社交網絡，蛋白體結構，交通路網數據，以及很火的知識圖譜等，甚至規則網絡結構數據（如圖像，視頻等）也是圖數據的一種特殊形式。針對graph的研究可以分成三
2019-01-02 01:57:10
149