人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题 1.深度学习基础 为什么归一化能够提高求解最优解的速度？为什么要归一化？归一化与标准化有什么联系和区别？归一化有哪些类型？Min-max归一化一般在什么情况下使用？Z-score归一化在什么情况下使用？学习率过大或过小对网络会有什么影响？batch size...
[雪峰磁针石博客]pyspark工具机器学习(自然语言处理和推荐系统)1数据演进
在早期员工将数据输入系统，数据点非常有限，只占用少数几个字段。然后是互联网，每个人都可以轻松获取信息。现在，用户可输入并生成自己的数据。随着互联网用户数量呈指数级增长，用户创造的高数据增长率。例如：登录/注册表单允许用户填写自己的详细信息，在各种社交平台上上传照片和视频。这导致了巨大的数据生成以及快...
[雪峰磁针石博客]pyspark工具机器学习(自然语言处理和推荐系统)2数据处理1
本章介绍数据处理。数据处理是执行Machine Learning所需的关键步骤，因为我们需要清理，过滤，合并和转换我们的所需数据形式。 快速入门 读取 >>> from pyspark.sql import SparkSession >>> spark=Spark...
[雪峰磁针石博客]pyspark工具机器学习(自然语言处理和推荐系统)2数据处理2
用户定义函数(UDF:User-Defined Functions) UDF广泛用于数据处理，以转换数据帧。 PySpark中有两种类型的UDF：常规UDF和Pandas UDF。 Pandas UDF在速度和处理时间方面更加强大。 传统的Python函数 >>> from pys...
如何利用自然语言处理构建基于内容的电影推荐系统
“empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash 你是否有过这样的疑惑：为什么Netflix，Amazon，Google总能推荐到你比较感兴趣的产品？我们有时会对互联网上的产品进行评分，以此体现我们对产品的偏好，同时，推荐系统会利用...
自然语言处理技术（NLP）在推荐系统中的应用
个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术，在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲，个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据，例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲，我们需要使用文...
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