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個(gè)性化推薦算法實(shí)戰(zhàn)入門必修課

難度中級
時(shí)長 2小時(shí)24分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評分9.37
14人評價(jià) 查看評價(jià)
9.4 內(nèi)容實(shí)用
9.1 簡潔易懂
9.6 邏輯清晰
專業(yè)俗語還是太多了,有些不是很清楚。
回復(fù)weixin_煙花易冷_8,數(shù)據(jù)量大了之后,我們在實(shí)戰(zhàn)中是集群跑mr。這個(gè)主要是說明算法思想。謝謝。
老師,你這個(gè)代碼用1M的數(shù)據(jù)集完全跑不動(dòng),復(fù)雜度太高了
總點(diǎn)擊次數(shù)為啥是相乘而不是相加
關(guān)于weixin_189560說的,offline的評價(jià)方法,你說哪里說不通,你說出來,我們交流一下。
weixin_189560的評論,我回復(fù)一下(說什么交叉驗(yàn)證這一條),個(gè)性化召回算法,不是監(jiān)督學(xué)習(xí),不需要也沒法用所謂的召回和準(zhǔn)確率評價(jià)。學(xué)以致用就是告訴我們在什么場景解決什么問題,用什么算法用什么模型,同樣也是用什么指標(biāo)來評價(jià)。不是所有的一涉及算法或者機(jī)器學(xué)習(xí),就交叉驗(yàn)證,這里是算法生產(chǎn),都不是監(jiān)督學(xué)習(xí),你交叉驗(yàn)證的意義是啥,毫無意義。
根據(jù)老師的算法,用該數(shù)據(jù)集測試,十折交叉驗(yàn)證,準(zhǔn)確率和召回率分別為0.030和0.057,可以用慘不忍睹來形容了,但是就算結(jié)果不好,老師也應(yīng)當(dāng)將一些評估的算法實(shí)現(xiàn)一下以供大家參考才對
關(guān)于offline的評價(jià)方法,老師的原話是這樣的:“已知某種算法給用戶A推薦出了物品a、b以及d,又得到用戶A在測試集上有過物品a、b、f、還有m的展現(xiàn),這個(gè)時(shí)候我們發(fā)現(xiàn)推薦出來的結(jié)果a、b和用戶真實(shí)的在測試集上的展現(xiàn)有重合,即a、b,這個(gè)重合就是評價(jià)的分母,用戶A在測試集上點(diǎn)擊過物品a和物品f,推薦的結(jié)果和用戶A在測試集上的點(diǎn)擊a、f有重合,這個(gè)重合a就是分母,所以整體點(diǎn)擊率的表現(xiàn)就是1/2,也即是50%.”,會(huì)發(fā)現(xiàn)很多地方都有點(diǎn)說不通
老師需要在“通俗易懂”方面再下點(diǎn)功夫呀,雖然知道這是行業(yè)的通病...
這個(gè)老師實(shí)戰(zhàn)派,肚子里有點(diǎn)貨,不想隔壁那個(gè)講推薦的,對著數(shù)學(xué)公式亂講。
老師課程很好,期待實(shí)戰(zhàn)課程。
請問老師有數(shù)據(jù)集嗎?
計(jì)算7-8秒的數(shù)據(jù)是什么量級的
突然覺得我好傻,完全理解不過來
課程須知
1、對高數(shù)公式的基本掌握,矩陣知識(shí)的大體了解。 2、對python編程語法的熟悉,常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的掌握。
老師告訴你能學(xué)到什么?
1. 工業(yè)界個(gè)性化推薦算法的主流程與個(gè)性化推薦召回算法的主落地架構(gòu)。 2. 協(xié)同過濾的理論與代碼實(shí)戰(zhàn)。 3. 工業(yè)界對個(gè)性化推薦算法的在線離線評估。

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