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零基础入门数据挖掘——特征工程实战
作者:吴忠强,Datawhale 优秀学习者 转载地址 系列文章: https://www.6aiq.com/article/1586105589491 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度做特征工程?从哪些角度做数据清洗,如何对特征进行增删,如何使用 PCA 降维技术等。 特征工程(F ....
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1年前
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Lucene 源码系列—— PackedInts
原文地址: https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/yasuocunchu/2019/1217/118.html 为了能节省空间,Lucene 使用 PackedInts 类对 long 类型的数据进行压缩存储,基于内存使用率(memory-efficien ....
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1年前
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SHAP 值的解释,以一种你期望的方式解释给你听
作者:Samuele Mazzanti 编译:ronghuaiyang 正文共:3096 字 13 图 英文原文:https://towardsdatascience.com/shap-explained-the-way-i-wish-someone-explained-it-to-me-ab81c ....
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1年前
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邀请函 |7 月 10 日,九章云极 DataCanvas 邀您相约世界人工智能大会
2021 年世界人工智能大会(WAIC)将于 7 月 7 日-10 日在上海举办,本届大会继续秉持「智联世界」的理念,以「众智成城」为主题,促进全球人工智能创新思想、技术、应用、人才和资本的集聚和交流,推动全球科技的创新协同,助力打造人工智能世界级产业集群。 [图片] 7 月 10 日,由世界人工智 ....
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1年前
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6 个你应该用用看的用于文本分类的最新开源预训练模型
作者:PURVA HUILGOL 编译:ronghuaiyang 英文原文:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/03/6-pretrained-models-text-classification/ 导读: 文本分类是 NLP 的基础任务之一,今天给大 ....
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1年前
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零基础入门数据挖掘——建模调参
作者:徐韬 ,Datawhale 优秀学习者 系列文章: https://www.6aiq.com/article/1586106887770 https://www.6aiq.com/article/1586105589491 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习如何建模调参?从简单的模型开始,如何 ....
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1年前
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Lucene 源码系列——DirectWriter&&DirectReader
原文:https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/2019/1205/115.html 阅读本篇文章需要前置内容:BulkOperationPacked,下文中会列出在文章 BulkOperationPacked 中涉及的代码,但是不会展开介绍。 DirectW ....
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1年前
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灵魂匹配:陌生社交 Soul 的增长机制
[图片] 文章作者:姚凯飞 内容来源:阅读以明智 导读: Soul 作为“灵魂社交”的先行者,这两年发展稳健,不管是用户规模还是产品 ROI 都有非常不错的表现。一直以来,人类底层的社交需求并没有太大变化,但是时代发展,代际更迭为新的产品带来了新机遇。作为非常受 95 后欢迎的产品, Soul 抓住 ....
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1年前
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百度搜索稳定性问题分析的故事(上)
[图片] 导读: 百度搜索系统是百度历史最悠久、规模最大并且对其的使用已经植根在大家日常生活中的系统。坊间有一种有趣的做法:很多人通过打开百度搜索来验证自己的网络是不是通畅的。这种做法说明百度搜索系统在大家心目中是“稳定”的代表,且事实确是如此。百度搜索系统为什么具有如此高的可用性?背后使用了哪些技 ....
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1年前
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塔勒布《反脆弱》读后感
关于作者 作者纳西姆·尼古拉斯·塔勒布的两部超级畅销书《随机漫步的傻瓜》和《黑天鹅》,已经成为华尔街投资人士必读的经典著作。其本人也曾因成功预测金融危机,做空美股而名声大噪。他一生专注于研究运气、不确定性、概率和知识。之前在樊登一个演讲中,听他给了《反脆弱》这本书极高的评价,只好百忙之中拜读一番。 ....
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1年前
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互联网智能广告系统简易流程与架构 |
很多朋友估计没有做过这一块,争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 [图片] 从业务上看 整个智能广告系统,主要分为: 1)业务端:广告主的广告后台 2)展现端:用户实际访问的页面 业务端,广告主主要有两类行为: 1)广告设置行为:例如设置投放计划,设置地域,类别,关键字,竞价等 2)效果查看行为 ....
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1年前
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解密商业化广告投放平台技术架构
转载自 DataFunTalk 社区 大家可以关注他们的公众号, 内容很干货 导读: 互联网广告是流量商业变现的重要途径之一,涉及服务平台、检索引擎、算法策略、数据工程等多个方向。本次分享的主题为商业化广告投放平台技术架构,分享的内容集中在工程领域,结合业界广告投放平台的通用技术范式,分享智能营销平 ....
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1年前
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用户画像——标签聚类
作者:超人赵,人工智能爱好者社区专栏作者 知乎: https://www.zhihu.com/people/chao-ji-sai-ya-ren/posts 链接推送: 如何构建用户画像—打用户行为标签 用户画像——数据质量管理 这次想继续和大家聊聊用户画像。用户画像是个体系性比较强的内容模块,分一 ....
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1年前
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智变·未来——九章云极 COOL NEWS 发布会
随着人工智能的飞速发展,数据科学已悄然成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,也将深刻改变人类社会和世界面貌。九章云极作为业内领先的数据科学和机器学习平台提供商,近期不仅完成新一轮轮融资,并且新研发的神经网络计算相关开源项目 DeepTables 也在刚结束的国际赛事“Kaggle 竞赛“中获得 ....
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1年前
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零基础入门数据挖掘——一文学习模型融合!从加权融合到 stacking, boosting
[图片] 作者:田杨军 ,Datawhale 优秀学习者 系列文章: 零基础入门数据挖掘——数据分析实战 零基础入门数据挖掘——特征工程实战 https://www.6aiq.com/article/1586199906459 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习如何进行模型融合?常见的模型融合的方法 ....
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1年前
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Lucene 源码系列——倒排表
原文:https://www.amazingkoala.com.cn/Lucene/Index/2019/0222/36.html 本篇文章介绍如何生成倒排表,通过一个简单的例子来讲解倒排表的底层存储结构。文章中不会给出详细的源码介绍,只有一些必要的对象,感兴趣的朋友可以看我的 GitHub,对构建 ....
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1年前
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一猜一个准,详解电商的推荐系统的召回策略
梁唐 TechFlow 大家好,好久没有写推荐系统了,今天和大家聊聊推荐系统当中的召回策略。 在之前的文章当中曾经提到过,无论是推荐、广告还是搜索,基本上都可以简单分为召回和排序两个阶段。召回阶段也就是选出候选的内容,而排序阶段则是调用模型对候选的内容进行预测打分。最后排序系统根据模型的打分对内容进 ....
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1年前
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推荐系统的未来发展趋势
作者丨 gongyouliu 编辑丨 gongyouliu 随着科学技术的进步,移动互联网快速发展,手机越来越便宜,拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情,互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头和信息处理软件(各种滤镜、剪辑等工具)技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容,信息的产生以指数级增 ....
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1年前
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小米在知识表示学习的探索与实践
[图片] 分享嘉宾:吕荣荣 小米 算法工程师 编辑整理:孟航程 出品平台:DataFunTalk 导读: 知识表示是知识获取与应用的基础,贯穿了小米知识图谱的构建与应用。本文将结合小米知识图谱的构建及小爱问答场景,介绍融合文本和知识图谱的知识表示学习方法,以及知识表示在知识图谱补全、实体链接、实体推 ....
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1年前
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主流推荐引擎技术及优缺点分析
[图片] 文章作者:苏雷什·库马尔·戈拉卡拉 编辑整理:Hoh 内容来源:《自己动手做推荐引擎》 导读: 在本文中,将详细介绍多种类型的推荐系统,具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等,并分析介绍每种推荐系统的优缺点。 主要介绍的不同类型的推荐系统包括: ....
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