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【推荐系统与机器学习导读】从传统机器学习到深度学习, 向量化是最基本的必备加速技巧

【推荐系统与机器学习导读】我们在用各种机器学习框架的时候会经常用 Cross Entropy 交叉熵损失函数, 那么在机器学习中什么是熵? 交叉熵是怎么来的? 本文带你了解关于熵的基础知识 一条信息的信息量大小与不确定性有很大关系, 一句话如果需要很多外部信息才能确定, 我们就…

在我的上一篇文章 网站消息通知设计 中提到了网站消息通知系统的组成，其中有个很重要的部分就是通知渠道，包括站内信、短信、邮件等其他方式。而在众多渠道中最重要和必不可少的就是站内信了，毕竟短信、邮件这些触达方式要钱不说，还会分分钟钟被用户吐槽和拉黑。 需要注意的是：无论在在 PC…

Flask 正如其官方网站所述，充满乐趣且易于安装。确实，这个 Python 的微框架提供了一种使用 REST 端点注释 Python 函数的有效方式。目前我使用 Flask 发布机器学习模型 API，以供第三方业务应用程序访问。 此示例基于 XGBoost。 为了更佳的代码维…

第一步：收集和清洗数据数据链接：https://grouplens.org/datasets/movielens/下载文件：ml-latest-small导入ratings.csv文件结果：userI

标题已经阐述了一切。 该数据是在近四年的时间里对一个家庭以一分钟采样率测量的电力消耗，可以在这里下载。 数据包括不同的电量值和一些分表的数值。然而，我们只关注 Global_active_power 这个变量。 将日期和时间合并到同一列，并转换为 datetime 类型。 将 …

最近碰到一位兄台的毕设题目是: 基于用户画像的音乐推荐系统, 然后这哥们就被网上的各种资料给绕进去了, 比如item2vec, 各种基于模型的, 偏偏是跟用户画像没关系, 为了应付过去可以按照以下思路来做, 更多资料关注公众号 【推荐系统与机器学习】

来自今日头条的的推荐引擎架构分享, 通过自建底层存储, 拆分倒排, 正排, 画像, 召回, ctr预估, 达到了一个不错的可扩展性

识别验证码的方式很多，如tesseract、SVM等。前面的几篇文章介绍了KNN算法，今天主要学习的是如何使用KNN进行验证码的识别。 本次实验采用的是CSDN的验证码做演练，相关的接口：https://download.csdn.net/index.php/rest/tool…