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搜索与推荐Wiki

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数据敏感性测试，你要来测试吗？

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《推荐系统开发实战》之推荐系统的的效果评估方式介绍

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特征工程｜特征设计、特征可用性评估

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搜索中的处理流程和涉及的算法，和大家分享一下

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线性模型篇之Logistic Regression数学公式推导

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论文｜组推荐系统及其应用研究

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《推荐系统开发实战》之基于用户行为特征的推荐算法介绍和案例实战开发

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神经网络中的网络优化和正则化（二）之参数初始化/数据预处理/逐层归一化

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无监督学习概述之密度估计

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论文｜被“玩烂”了的协同过滤加上神经网络怎么搞？

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论文｜LinUCB论文的思想解读、场景应用与痛点说明

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Spark排序算法系列之模型融合(GBDT+LR)使用方式介绍

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算法工程师的数学基础｜概率论

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常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络（下）篇

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排序模型训练中过程中的损失函数，盘它！

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基于协同的SlopeOne推荐算法原理介绍和实现

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常见的五种神经网络(2)-卷积神经网络

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算法工程师的数学基础｜微积分之导数

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特征工程｜特征交叉（Feature Crosses）

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Spark排序算法系列之GBTs基础——三种梯度下降算法

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《文章推荐系统》系列之基于 Wide&Deep模型的在线排序

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《推荐系统开发实战》之基于标签的推荐算法介绍和案例实战开发

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特征工程｜类别特征的常见处理方式（含代码）

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《文章推荐系统》系列之基于热门文章和新文章的在线召回

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聊一聊海量公众号下我是如何进行筛选和内容消费的

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