因为要准备面试，本文以李航的《统计学习方法》为主，结合西瓜书等其他资料对机器学习知识做一个整理。

本文论文的题目为：《TEM: Tree-enhanced Embedding Model for Explainable Recommendation》

机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboos...

简单地说，决策树算法相等于一个多级嵌套的选择结构，通过回答一系列问题来不停地选择树上的路径，最终到达一个表示某个结论或类别的叶子节点，例如有无贷款意向、能够承担的理财风险等级、根据高考时各科成绩填报最合适的学...

这意味着数据量越大，这些算法就可以解决更加复杂的问题。然而，开发成功的机器学习应用程序需要一定的“民间技巧”，这在教科书或机器学习入门课程中很难找到。...

几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。从癌症检测和预测到图像理...

根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。...

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看完一篇介绍文章后，第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性。日前看到微软已经公开了这一算法，而且已经发开python版本，本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后，就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习...

0，silent模式关闭（一般我们选择slient=0，因为这样能更好的帮助我们理解模型）