發簡信
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spark 性能調優
Spark性能優化指南——基礎篇： https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html Spark...
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[轉]邏輯回歸本質
Logistic Regression 本質論 發表于2016-07-08| 分類于機器學習| LR essential in one sen...
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機器學習——異常檢測
轉：http://whuhan2013.github.io/blog/2016/12/14/exception-and-recommd/
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【轉】點擊率預測綜述
url：https://www.qcloud.com/community/article/622182
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【轉】特征工程-連續特征離散化達到更好的效果,特征選擇的工程方法
連續特征的離散化：在什么情況下將連續的特征離散化之后可以獲得更好的效果？ Q:CTR預估，發現CTR預估一般都是用LR，而且特征都是離散的。為什...
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【轉】mf模型
Matrix Factorization: A Simple Tutorial and Implementation in Python url...
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[轉]特征工程七種常用方法
當在做數據挖掘和數據分析時，數據是所有問題的基礎，并且會影響整個工程的流程。相比一些復雜的算法，如何靈活的處理好數據經常會取到意想不到的效益。而...
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FM&FFM
參考：http://www.52caml.com/head_first_ml/ml-chapter9-factorization-family/#
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【轉】對于特征離散化，特征交叉，連續特征離散化非常經典的解釋
一．互聯網廣告特征工程 博文《互聯網廣告綜述之點擊率系統》論述了互聯網廣告的點擊率系統，可以看到，其中的logistic regression模...