tensorflow-DeepFM-master.zip
DeepFM作为比较新的推荐模型,某些方面优于PNN、FNN、Wide&Deep;模型。该文档包含DeepFM模型python代码。还包括一个实例。
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LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为:潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型,是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的,而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程,首先是以一定的概率选择某个主题,然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词,这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程,就生成了整篇文章。
最近拜读了项亮博士的《推荐系统实战》,收获很大,整理了一系列的博客。欢迎查看、交流。本资源主要总结了1-6章的主要思路,并思维导图绘制。还有《集体智慧编程》、《推荐系统实战》两本书。
本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品,以及提升企业知名度。30多个案例分析,全球100多位知名企业家的真知灼见,为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验,值得每位创业家和企业家一读。
本书以机器学习与计算统计为主题背景,专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源,如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息,并得出有用的结论,通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息,以便创造新的用户价值和商业价值。
《推荐系统实践》这本书对于推荐系统的各个方面介绍地很详细,如果你认为自己是推荐系统领域的专业人员,那么书中的每一个点都必须得会,最起码得知道;如果你正在全面地学习推荐系统,这本书是一个非常好的由浅入深的教材。如果你是一个学校里的科研人员,你可以在里面看到熟悉的数学模型,而且可以看到具体实施到实际生产需要解决哪些问题;如果你是一个公司里的实战人员,你可以看到熟悉的代码来理解作者表达的意思,而且也可以看到一个问题时如何用数学模型去解决的;
本文包括RBM的所有基础知识。代码可以见hinton的文章 玻尔兹曼机(BMS)是一种特殊的对数线性马尔可夫随机场(MRF)的形式,即,其能量函数在其自由参数的线性空间里。使他们强大到足以代表复杂的分布,我们考虑到一些变量是没有观察到(他们称为隐藏)。通过更多的隐藏变量(也称为隐藏的单位),我们可以增加的玻尔兹曼机的建模能力(BM)。受限玻尔兹曼机进一步限制BMS中那些可见-可见和隐藏-隐藏的连接。本文是一个RBM的描述。
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