13、推荐Rerank二次重排序算法基于LR、GBDT、随机森林、神经网络

cjlmyfanke 2023-01-13 03:39:28

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13、推荐Rerank二次重排序算法基于LR、GBDT、随机森林、神经网络

推荐的Rerank排序有几种应用场景，一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序算法算好推荐结果，另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序的时候。但不管哪一种用到的算法是一样的。比如用逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络等来预测这个商品被点击或者被购买的可能性的概率，用的模型都是同一个，预测的时候是对特征转换做同样的处理。一般封装一个通用方法供离线和在线场景调用。有三种做推荐的Rerank排序的思想： 1.基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络的分类思想做二次排序 2.基于Learning to rank排序学习思想做二次排序 3.基于加权组合的公式规则

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1、资源内容：基于Spark streaming+Kafka+Redis/HBase的GBDT+LR推荐排序模型 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

SparkCTR：基于spark（LR，GBDT，DNN）的CTR预测模型-源码.zip

机器学习实践——使用GBDT、KNN、SVM算法在Kaggle的GiveMeSomeCredit数据集上进行建模分析，资源含源码和数据集文件机器学习实践——使用GBDT、KNN、SVM算法在Kaggle的GiveMeSomeCredit数据集上进行建模分析，资源含源码和数据集文件机器学习实践——使用GBDT、KNN、SVM算法在Kaggle的GiveMeSomeCredit数据集上进行建模分析，资源含源码和数据集文件机器学习实践——使用GBDT、KNN、SVM算法在Kaggle的GiveMeSomeCredit数据集上进行建模分析，资源含源码和数据集文件机器学习实践——使用GBDT、KNN、SVM算法在Kaggle的GiveMeSomeCredit数据集上进行建模分析，资源含源码和数据集文件机器学习实践——使用GBDT、KNN、SVM算法在Kaggle的GiveMeSomeCredit数据集上进行建模分析，资源含源码和数据集文件机器学习实践——使用GBDT、KNN、SVM算法在Kaggle的GiveMeSomeCredit数据集上进行建模分析，资源含源码和数据集

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

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