-
电商推荐那点事
-
推荐技术随谈
-
学习数据代码
2028_nickname - 2028_default_intro
-
FTRL 公式推导
-
一直播千万量级用户推荐系统设计之路
-
【贝壳网】两种简单有效的标签选择方法
-
推荐系统遇上深度学习 (十六)-- 详解推荐系统中的常用评测指标
-
推荐系统遇上深度学习 (十五)-- 强化学习在京东推荐中的探索
-
推荐系统遇上深度学习 (四)-- 多值离散特征的 embedding 解决方案
-
BERT 大火却不懂 Transformer?读这一篇就够了
-
「回顾」知乎推荐页 Ranking 经验分享
-
万物皆 Embedding,从经典的 word2vec 到深度学习基本操作 item2vec
-
【上】重读 Youtube 深度学习推荐系统论文,字字珠玑,惊为神文
-
Lucene 查询原理
-
洋码头推荐系统重排算法实践
-
互联网广告 CTR 预估新算法:基于神经网络的 DeepFM 原理解读
-
如何构建用户画像—打用户行为标签
HelloWorld - Machine Learning Scientist | Algorithm Engineer at Meituan
-
科学匠人 | 微软亚洲研究院 陈薇 用数学逻辑来优化工作和人生
-
AdaBoost 算法详解 原理 推导及应用
-
AIQ - 区块链 | AI+ 区块链深度解析,美国 VC 大咖:这是未来十年的趋势 | 33 页 PPT
-
AIQ - 学界 | SIGIR 2018 最佳论文:基于流行度推荐系统有效性的概率分析
-
美团点评 - 深度学习在计算机视觉中的应用
simviso - 我要做个思想上的女流氓,生活上的好姑娘,外形上的柔情少女,心理上的变形金刚。
3 年前回帖 -
机器学习新手必须掌握的十大算法指南