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重新理解面试必备的AUC
推荐系统中的样本采样问题
矩阵分解,用来解决协同过滤的问题
DCN-v2:其实就是把DCN的交叉层改成了矩阵化设计
DCN:异构模型 Wide 侧引入高阶交叉
DeepFM:异构模型 Wide 侧引入 FM
Wide & Deep,异构模型奠基者
GBDT,或许是最好的算法之一(下)
GBDT,从提升走向梯度提升(上)
Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook
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