关于机器学习，很多地方提到GBDT+LR这类炼金方法，常用于CTR预估的二分类问题。

神经网络和xgboost有一个很大的区别，就是xgboost树模型对每个特征的数值范围不敏感，因此基本不需要做.

刚参加完这个大会，谷歌不仅技术创新牛，而且还非常大方，难怪长盛不衰了。

如果你已经读过了传统机器学习的书，相信你下一步就会对神经网络和深度学习产生兴趣，但却往往苦于不知道该从何入手。

我是如何接触到机器学习的呢？其实是出于对公司推荐系统的好奇，所以就学习了该项目的代码，因此我实际上从最初就了解.

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Github链接：《第3章》

Github链接：《第2章》

Github链接：《第1章》

我们预测user是否对item感兴趣，最简单的就是user特征和item特征拼在一起作为特征向量，进行模型训练.

这两个”率”经常看到，但也很容易忘记怎么回事，所以我在这里通过博客的方式再记录一下，加.

本文仅提供思路，希望对大家有帮助。

这两天实践了一下sklearn、pyspark ml、pmml，下面记录一下。

考虑到浏览器支持PDF在线阅读，所以以后会上传PDF版本的PPT。 点击阅读

大家看今日头条的推荐会发现，每次刷新都会推荐不同的内容，而且翻页也很少出现重复内容。

机器学习给大多数人的感觉就是3个字：”高大上”。

自从机器学习火爆以来，一直对推荐系统的工程化比较感兴趣，但是网上又缺乏这方面的干货。 这两天偶然接触到pyth.