問題
topk
ctr步驟
feature
recall
基於熱度，基於使用者興趣標籤，基於cf，基於fm
sort
lr，gbdt，gbdt+lr，fm，dnn
ad評價指標
accuracy：**正確的樣本/總樣本
precision：**為正類正確的樣本數/**為正類的樣本數
recall：**為正類正確的樣本/實際為正類的樣本
f1：p和r的調和均值
auc,roc
ctr案例：
kaggle ctr
機器學習 推薦系統
在各類 軟體或各大購物 裡，通常會存在推薦系統。它可以根據每個使用者的個人喜好為使用者推薦相應的歌曲 商品 從而增加使用者體驗，並提高了產品的銷量。因此，推薦系統是乙個很值得學習的應用領域。如下圖所示，這是4個使用者對5部電影的評價，我們要求評價只能是0 5之間的數。可以看出，有一些已經打分了，有一...
機器學習（10） 推薦系統
估計這章內容後面來的概率也比較低吧，學到一點思想，但畢竟現在推薦系統作為企業超看重的部分，發展較好，這些內容是不夠的，太入門了 推薦系統能領悟特徵學習的思想，不需要手動建立特徵 未防止後面看不懂，這裡做個說明 nu表示 使用者數量，nm表示電影數量，r i,j 1表示使用者j看過電影i，y i,j ...
機器學習基礎7 推薦系統
近十年以來,推薦系統迅猛發展,比如說亞馬遜的商品推薦等.而netflix的比賽,讓推薦系統更廣為人知.資訊量 所帶來的影響非常深遠,衍生出了一種個性化思想,連線使用者和某一項事物.傳統的瀏覽模式成為歷史,我們必須尋找一種新的模式.推薦系統的例子 電影推薦 商品推薦 推薦 使用者關係判斷 比如微博上的...