Earendil:
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TensorFlow实现FM ALS算法 （面试准备） ROC 曲线，以及AUC计算方式 百万用户，八十万商品，如何计算基于物品的协同过滤 决策树 学习提纲（需要解决的一些问题） spark UDAF 类不平衡问题与SMOTE过采样算法 XGBoost 与 Boosted Tree numpy 矩阵归一化 KNN 算法，以及与Kmeans的简单对比 python2 与python3的变化 Spring aop 注解参数说明 关于java 定时任务 利用Minhash和LSH寻找相似的集合（转） CTR校准 CTR的贝叶斯平滑 转 tensorflow模型保存 与 加载 pip 批量更新 特征分解 奇异值分解 pandas 数据处理 hive 导出数据到本地 深度学习的优化方法 总结 GBDT 总结文档
TensorFlow实现FM
ALS算法 （面试准备）
ROC 曲线，以及AUC计算方式
百万用户，八十万商品，如何计算基于物品的协同过滤
决策树 学习提纲（需要解决的一些问题）
spark UDAF
类不平衡问题与SMOTE过采样算法
XGBoost 与 Boosted Tree
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KNN 算法，以及与Kmeans的简单对比
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利用Minhash和LSH寻找相似的集合（转）
CTR校准
CTR的贝叶斯平滑
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深度学习的优化方法 总结
GBDT 总结文档