猜心競賽: 從實作了解推薦系統演算法
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猜心競賽:從實作了解推薦系統演算法
ISBN13:9789865501488
出版社:深智數位
作者:黃美靈
裝訂/頁數:平裝/464頁
規格:23cm*17cm*2.3cm (高/寬/厚)
版次:1
出版日:2020/08/21
中國圖書分類:電腦科學
內容簡介
推薦系統從20世紀90年代開始出現,逐漸成為一種獨立的學科,並且在學術界和工業界應用中都獲得了諸多成果。本書主要說明目前學術界和工業界的一些主流、常用的推薦方法和工具。用最大眾化的Tensorflow/Sklearn及Spark來實作商業巨頭的推薦系統,在Zepplin Notebook和Jupyter Notebook兩個最通用的平台上來完成實作,並且詳細介紹召回演算法、排序演算法、線性模型、樹模型、深度學習模型等等。
目錄
第1 篇
推薦系統的演算法基礎
01 數學基礎
1.1 線性代數
1.2 機率與統計
1.3 損失函數
1.4 最佳化方法
1.5 評價方法
02 推薦系統介紹
2.1 推薦系統背景
2.2 推薦系統的典型案例
2.3 推薦系統原理
03 推薦演算法工具
3.1 Python Sklearn 機器學習函數庫
3.2 Spark MLlib 機器學習函數庫
3.3 TensorFlow
3.4 Notebook 介紹
第2 篇
推薦系統的召回演算法
04 協作過濾—基於行為相似的召回
4.1 協作過濾演算法
4.2 協作過濾推薦演算法實現
05 Word2vec—基於內容相似的召回
5.1 Word2vec 演算法
5.2 Word2vec 實例
第3 篇
推薦系統的排序演算法—線性模型
06 邏輯回歸
6.1 邏輯回歸演算法
6.2 邏輯回歸實現
07 因數分解機(FM)
7.1 FM 演算法
7.2 FM 實現
第4 篇
推薦系統的排序演算法—樹模型
08 決策樹
8.1 決策樹演算法
8.2 決策樹的整合演算法
8.3 決策樹整合演算法實例
09 整合學習
9.1 GBDT+LR 演算法
9.2 深度森林演算法
9.3 決策樹整合分類器
9.4 整合學習實例
第5 篇
推薦系統的排序演算法—深度學習模型
10 深度學習在推薦演算法中的應用
10.1 推薦模型的特點
10.2 基於深度學習的推薦模型
11 DNN 演算法
11.1 類神經網路演算法
11.2 DNN 最佳化方法
11.3 DNN 實例
TensorFlow 實現
11.4 執行結果
12 Wide & Deep 模型
12.1 Wide & Deep 模型概述
12.2 Wide & Deep 系統實現
12.3 Wide & Deep 實例
TensorFlow 實現
12.4 執行結果
13 DeepFM 模型
13.1 DeepFM 模型概述
13.2 DeepFM 模型實例
TensorFlow 實現
13.3 執行結果
14 YouTube 的深度神經網路模型
14.1 YouTube 推薦模型
14.2 YouTube 實例
TensorFlow 實現
14.3 執行結果
第6 篇
推薦系統的演算法實作
15 實作—基於電子商務平台的商品召回
15.1 背景介紹
15.2 模型選擇
15.3 演算法開發
16 實作—基於邏輯回歸的音樂評分預測
16.1 背景介紹
16.2 資料準備
16.3 特徵處理
16.4 模型選擇
16.5 演算法開發
17 實作—Kaggle 競賽之Outbrain 點擊率預估
17.1 背景介紹
17.2 資料準備
17.3 特徵處理
17.4 模型選擇
17.5 演算法開發
18 實作—基於深度學習為電子商務商品點擊率預估
18.1 背景介紹
18.2 資料準備
18.3 特徵處理
18.4 模型選擇
18.5 演算法開發
18.6 執行結果
19 Notebook 實作
19.1 Sklearn 中的LR 實作
19.2 TensorFlow 中的LR 實作
19.3 Spark 中的LR 實作
19.4 TensorFlow 中的FM 偵錯實作
19.5 Spark 中的協作過濾偵錯實作
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【簡介】
健體強身 × 保持活力 × 滋養心靈 = 幸福晚年
晚年不是死亡的序曲,反而是生命的高潮。
既然明白生命有限,就要充分利用人生,繼續積極生活和參與社會,
生命才有了強大的力量與潛力。
讀完了這本書,具體實踐,不管身體、智力、腦力、情緒與靈魂,都會得到充實、優化,老化旅程將功德圓滿。──詹鼎正(台大醫院竹東分院院長)
打破8大迷思,迎向黃金歲月
(×)年紀大健康就會走下坡
(×)減重對延年益壽多有幫助
(×)愈老愈糊塗,愈老愈健忘
(×)年紀愈大,學習力和創造力愈差
(×)無論如何都無法改變老化
(×)老人是社會和經濟的負擔
(×)人到了一定年紀就無性無慾
(×)老了無法獨立生活,安養中心是唯一選擇
實踐5大抗老祕方,歡度優雅人生
1.認清事實:面對會老的事實,發掘晚年的巨大潛力
2.鍛鍊身體:規律運動可改變老化速度,帶來健康益處
3.刺激大腦:刺激腦力可拓展創造力、加深智慧與鑑賞力
4.駕馭情緒:保持穩定情緒,才有活力和熱情繼續人生旅程
5.滋養心靈:活著的每一刻都是寶貴的,持續成長,生命就有意義
「老了,你不會停止笑,要是停止笑,你就真的老了。」──英國劇作家蕭伯納(GeorgeBernardShaw)
「年少習得的知識,可以杜絕老年的不幸;如果明白老年以智慧為糧,你就會趁年輕時努力學習,以免老來缺乏營養。」──義大利博學者達文西(LeonardodaVinci)
「如果你知道如何利用晚年,晚年就會充滿歡樂。逐漸衰老的歲月,是人一生中最甜美的時光之一。」──古羅馬哲學家塞內加(SenecatheYounger)
【目錄】
推薦序 正確認識老,才能幸福的老/詹鼎正
前言
引言 從寓言看老年
身心抗老祕方1:認清事實
第1章 人人都會老
第2章 八個你不必相信的老化迷思
第3章 從古至今的老化觀
第4章 我們為什麼會老
身心抗老祕方2:鍛鍊身體
第5章 身體如何老化
第6章 為什麼要辛苦鍛鍊身體?
第7章 我們該吃什麼?
第8章 鍛鍊身體的具體方法
身心抗老祕方3:刺激大腦
第9章 老化與記憶
第10章 智力與創造力
第11章 睡眠的價值
第12章 刺激大腦的具體方法
身心抗老祕方4:駕馭情緒
第13章 認識年老所帶來的情緒包袱
第14章 自我形象和角色轉變
第15章 特定情緒及其駕馭之道
身心抗老祕方5:滋養心靈
第16章 有人關心嗎?
第17章 安息
第18章 滋養心靈的具體方法
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隨著ChatGPT引爆AI應用的無限可能,企業也進入AI轉型戰。當生成式AI顛覆商業遊戲規則,帶領組織AI轉型,學會與AI共事,才能不被市場淘汰。
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【目錄】
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第二章 人工智慧啟動新形態商戰
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第三章 機器學習贏家祕訣
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第四章 培養數位心態,為轉型加速
保羅.雷奧那帝 Paul Leonardi、采黛爾.尼利 Tsedal Neeley
第五章 「影子學習法」讓組織學習邁開大步!與智慧型機器聰明共事
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第八章 定價演算法趕走我的客人?請小心,別讓品牌受傷害
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譯者簡介
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