推荐系统相关比赛-kaggle

各类人工智能&大数据相关比赛

比赛技巧:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28084438 文章来源: https://www.imooc.com/article/72863 随着近几年人工智能和大数据的快速发展和应用,使得相应的工智能&大数据相关比赛比赛近几年火热了起来,下面就我知道到的人工智能&大数据相关比赛,为大家简要说下,感兴趣的可以参加一些比赛,锻炼一下自己,也能知道一些前沿的技术,说不定还能拿些奖金呢?哈哈…

推荐系统相关算法：SVD

假如要预测Zero君对一部电影M的评分,而手上只有Zero君对若干部电影的评分和风炎君对若干部电影的评分(包含M的评分).那么能预测出Zero君对M的评分吗?答案显然是能.最简单的方法就是直接将预测分定为平均分.不过这时的准确度就难说了.本文将介绍一种比这个最简单的方法要准上许多,并且也不算复杂的算法. SVD(Singular Value Decomposition)的想法是根据已有的评分情况,分析出评分者对各个因子的喜好程度以及电影包含各个因子的程度,最后再反过来根据分析结果预测评…

推荐系统相关算法(1)：SVD

数据挖掘比赛----Kaggle实战

http://www.cnblogs.com/kobedeshow/p/4118361.html…

使用SVD方法实现电影推荐系统

http://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/8821419 这学期选了一门名叫<web智能与社会计算>的课,老师最后偷懒,最后的课程project作业直接让我们参加百度的一个电影推荐系统算法大赛,然后以在这个比赛中的成绩作为这门课大作业的成绩.不过,最终的结果并不需要百度官方的评估,只需要我们的截图即可(参看百度云平台),例如下面这个: 上面最重要的就是RMSE的数值,数值越小代表偏差越小,百度排行榜就是按值从小到大来排列的,这些人使用的可能…

使用矩阵分解(SVD)实现推荐系统

http://ling0322.info/2013/05/07/recommander-system.html 这个学期Web智能与社会计算的大作业就是完成一个推荐系统参加百度电影推荐算法大赛,成绩按照评测数据给分.老师介绍了N种方法包括基于内容的.以及协同过滤等等,不过他强烈建议使用矩阵奇异值分解的办法来做.也正因为是这个原因,我们一共8组其中6组的模型都是SVD. 这个比赛就是提供给你用户对电影的评分.电影的TAG.用户的社会关系(好友).用户的观看纪录信息.其中用户对电影的评分满分是5分,…

kaggle——Bag of Words Meets Bags of Popcorn（IMDB电影评论情感分类实践）

kaggle链接:https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/overview 简介:给出 50,000 IMDB movie reviews,进行0和1情感二分类我的github代码仓库:https://github.com/beathahahaha/kaggle_IMDB_sentiment_classification 给出两段代码,都值得借鉴: 第一个是,lstm实现的pytorch版本,调参以后从0.90569提升到了0.95718(…

新闻推荐系统：基于内容的推荐算法（Recommender System：Content-based Recommendation）

https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 因为开发了一个新闻推荐系统的模块,在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendation),于是借此机会,基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解,用尽量清晰明了的语言,结合算法和自己开发推荐模块本身,记录下这些过程,供自己回顾,也供大家参考~ 目录一.基于内容的推荐算法 + TFIDF 二.在推荐系统中的具体实现技巧正文一…

大数据入门第十九天——推荐系统与mahout（一）入门与概述

一.推荐系统概述为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,找到用户感兴趣的物品,才有了个性化推荐系统.其实,解决信息过载的问题,代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎,如hao123,电商首页的分类目录以及百度,360搜索等.不过分类目录和搜索引擎只能解决用户主动查找信息的需求,即用户知道自己想要什么,并不能解决用户没用明确需求很随便的问题.经典语录是:你想吃什么,随便!面对这种很随便又得罪不起的用户(女友和上帝),只能通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模,从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需…

Kaggle大数据竞赛平台入门

Kaggle大数据竞赛平台入门大数据竞赛平台,国内主要是天池大数据竞赛和DataCastle,国外主要就是Kaggle.Kaggle是一个数据挖掘的竞赛平台,网站为:https://www.kaggle.com/.很多的机构,企业将问题,描述,期望发布在Kaggle上,以竞赛的方式向广大的数据科学家征集解决方案,体现了集体智慧这一思想.每个人在网站上注册后,都可以下载感兴趣项目的数据集,分析数据,构造模型,解决问题提交结果.按照结果的好坏会有一个排名,成绩优异者还可能获得奖金/面试机会等. 图…

【推荐系统】neural_collaborative_filtering（源码解析）

很久没看推荐系统相关的论文了,最近发现一篇2017年的论文,感觉不错. 原始论文 https://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdf 网上有翻译了 https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6728999.html git项目 https://github.com/hexiangnan/neural_collaborative_filtering 项目的主题框架如下: 代码是使用keras来实现的深度学习,其中GMF.py是传统的Matrix…

TorchVision Faster R-CNN 微调，实战 Kaggle 小麦检测

本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型,于 Kaggle: 全球小麦检测上实践迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning). 本文相关的 Kaggle Notebooks 可见: TorchVision Faster R-CNN Finetuning TorchVision Faster R-CNN Inference 如果你没有 GPU ,也可于 Kaggle 上在线训练.使用介绍: Use Kaggle Notebooks 那么,我们开始吧准…

Machine Learning & Data Mining 资料整合

法律AI数据及应用

本文简单列举了法律AI目前的应用,数据集,研究方向. 历史 1970年,Buchanan和Headrick发表文章"关于人工智能和法律推理的一些猜测",讨论了对法律研究和推理进行建模的可能性,特别是对于建议.法律分析的构建. 1977年,TAXMAN系统的论文,该论文以公司税法中的问题为缘由提供了一个定理证明的方法.基于他对这个早期系统的研究经验,他还研究开发法律概念的深层模型,如税法背景下的股权问题. 1978年,Carole Hafner发表了她关于使用人工智能方法改善流通票据领域…

Multi-label && Multi-label classification

Multi-label classification with Keras In today’s blog post you learned how to perform multi-label classification with Keras. Performing multi-label classification with Keras is straightforward and includes two primary steps: Replace the softmax activ…

感觉有变良好的第一次电面——yahoo北京测试实习生

一个月之前投的岗位.都已经忘了.昨天突然接到电话说今天下午3点电面. 立马又开始忐忑起来,整理了下项目啊,推荐系统相关知识啥的,跑到欧巴桑寝室去电面电面. 3点很准时的电话来了,是个女面试官. 一上来是简单的自我介绍,大概说下项目啥的,这里!还好昨天有把做的几个项目都列在纸上.项目这块介绍的还可以,当然接下来需要继续熟悉下,今天说的还是太浅薄了一点. 然后有细问了下推荐算法比赛这个比赛的大概流程.然后JAVA的简单知识,网络的简单知识(TCP/UDP的区别,应用场景,get / post方法的不…

Toping Kagglers：Bestfitting，目前世界排名第一

Toping Kagglers:Bestfitting,目前世界排名第一 Kaggle团队 |2018年5月7日我们在排行榜上排名第一 - 这是两年前令人惊讶地加入该平台的竞争对手.Shubin Dai,他的朋友们更喜欢Kaggle或宾果游戏,他是一位住在中国长沙的数据科学家和工程经理.他目前领导着一家为银行提供软件解决方案的公司.在工作之外,在Kaggle之外,戴是一个狂热的山地车手,喜欢在大自然中度过时光.这里是最好的: 你能告诉我们一些你自己和你的背景吗? 我主修计算机科学,拥有超过…

干货！小白入门Python数据科学全教程

前言本文讲解了从零开始学习Python数据科学的全过程,涵盖各种工具和方法你将会学习到如何使用python做基本的数据分析你还可以了解机器学习算法的原理和使用说明先说一段题外话.我是一名数据工程师,在用SAS做分析超过5年后,决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python! 我非常喜欢编程,这是我真正喜欢做的事情.事实证明,编程并没有想象中的那么难. 我在一周之内学习了Python的基本语法,接着我一方面继续深入探索Python,另一方面帮助其他人学习这门语言.P…

阅读笔记：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

概要: 本文中的Alexnet神经网络在LSVRC-2010图像分类比赛中得到了第一名和第五名,将120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中,分类结果比以往的神经网络的分类都要好.为了训练更快,使用了非饱和神经元并对卷积操作进行双GPU实现.为了减少全连接层的过拟合,本文采用了dropout的正则化方法. 一.背景简单的识别任务在小数据集上可以被解决的很好,但是在数据集很大的情况下,我们需要一个很强的学习模型.CNN可以通过改变数据集的广度和深度来补偿大数据中没有的数据,同时比起层次大小相…

【转】阿里2015校招面试回忆（成功拿到offer）

原文转自:http://blog.jobbole.com/78722/ 1. 引言继上次<百度2015校园招聘面试题回忆(成功拿到offer)>文章过后,大家都希望除了题目之外,最好能给出自己当时的回答情况,看看有没有什么回答技巧,这样更有参考价值. 嗯,建议的很对,因此这次对于阿里的面试回忆,我下面以对话的形式尽可能复现我当初的面试场景. 声明:下面只复述我觉得有参考价值的面试题,实际面试题比这多些(有些不记得了),需要找工作的请认真看完(对Java方向的同学更有帮助),不需要的大牛们请一…

TensorFlow 深度学习笔记逻辑回归实践篇

Practical Aspects of Learning 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载课程目标:学习简单的数据展示,训练一个Logistics Classifier,熟悉以后要使用的数据 Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程可以直接安装anaconda,里面包含了各种库,也包含了ipython:…

阿里2015回顾面试招收学历（获得成功offer）

1. 引言继上次"百度2015校园招聘面试题回顾录(成功拿到offer)"文章过后,大家都希望除了题目之外.最好能给出自己当时的回答情况,看看有没有什么回答技巧,这样更有參考价值. 嗯,建议的非常对,因此这次对于阿里的面试回顾.我以下以对话的形式尽可能复现我当初的面试场景. 声明:以下仅仅复述我觉得有參考价值的面试题,实际面试题比这多些(有些不记得了),须要找工作的请认真看完(对Java方向的同学更有帮助),不须要的大牛们请一笑置之. 2. 阿里面试回顾在说具体的面试场景之前.一个…

坚定关于考研或者工作的决定：work

转眼之间,我已经夸过了大二结束的节点,已经是一个准大三了: 在这个岔路口,首要的选择就是考研和工作的选择:我也有过犹豫要不要考研,最终还是放弃了考研的想法,从考研的利弊两个方面来谈: 首先是考研的优势:八月一日早上,八点左右接到家人电话,劝我好好考研: 跟我聊了未来的发展,谈及以下几点: 1:研究生以后各个省市都会有引进人次计划, 2:现在本科生学历的鸡肋,既然选择好好上学,就争取上完研究生: 3:家里支持考研,毕竟考研是一种投资,投资未来更好就是去考研,钱近几年膨胀太多了,资金花…

论一个蒟蒻的脑子里可以有多少坑（貌似咕了……目前更新保持在noip阶段）

就是错题整理了,其实也会把一些不该犯的失误整进来. 其实之前一直拖着不想写,直到某次模拟赛,看错了2道题,顺便爆了一道题的int(没错第一个点就会爆)之后爆零了,吓得我赶紧把这篇博客搞出来了...... 只是个人向的总结,写的细了一点ovo. 模拟赛相关比赛经验还不够,考前提醒一下自己审题错误好难受啊,这个东西.一般来说是不用担心这个的,但这次模拟赛的题面,我真的不想承认是自己脑回路清奇的原因. 模拟赛我已经尽力了...我觉得题意不清,然后审了好久的题,然后审错了. 当然,这是个意外,毕竟…

阿里2015校招面试回忆录（成功拿到offer）

1. 引言继上次“百度2015校园招聘面试题回忆录(成功拿到offer)”文章过后,大家都希望除了题目之外,最好能给出自己当时的回答情况,看看有没有什么回答技巧,这样更有参考价值. 嗯,建议的很对,因此这次对于阿里的面试回忆,我下面以对话的形式尽可能复现我当初的面试场景. 声明:下面只复述我觉得有参考价值的面试题,实际面试题比这多些(有些不记得了),需要找工作的请认真看完(对Java方向的同学更有帮助),不需要的大牛们请一笑置之. 2. 阿里面试回忆在说具体的面试场景之前,一个小插曲很有必要…

mahout 使用

最近在做mahout源码调用的时候,发现一个参数:startPhase和endPhase,这两个参数是什么意思呢?比如运行RecommenderJob时,可以看到10个MR任务,所以猜测是否是一个phase代表一个MR? 带着这样的疑问进行了实验: $Hadoop_HOME/bin/hadoop jar mahout-0.7/core/target/mahout-core-0.7-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.Recommender…