本讲座选自纽约大学助理教授陈溪近日在2018第二届杉数科技AI大师圆桌会上所做的题为《 AlphaGo Zero技术演进的必然性-机器学习与决策的有机结合》的演讲。...

SVD其实就是将矩阵分界，直观感受如图。就是将A矩阵分界成U，S，V三个矩阵相乘。一般推荐系统中用的多。S是对角阵，里面的特征值是从大到小排列的。...

转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。

前言 本文介绍我们在推荐系统领域的大规模参数学习研究. 问题的起源是探究给每一个用户学习一个 ID 层级的表征, 而在千万量级的业务上, 学习如此特征将会牵涉到超十亿规模的参数学习. 对此我们根据推荐算法的特点, ...

基于用户行为的推荐，在学术界名为协同过滤算法。 协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使 自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。...

你只要调教下推荐系统，然后你就获得了一个信息助理，源源不断把你需要或者感兴趣的内容投送给你。

很多事物本身是有好有坏的，我们只要挑出里面好的，然后充分为我所用即可。“物尽其用”大体就是这个意思。

对于中小型的公司，用户的数据量及公司产品的个数都是较小规模的，需要提供给用户的推荐系统实现的重心也从人性化变成了实现成本，协同推荐就是非常常见、有效且可以快速实现的方法，也是本文想介绍的。...

电商行业中，对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题，有很多比较成熟的方法，但是也各有利弊，大致如下：

没有大量的数据，没有大量的人力就不能做好推荐么？当然不是，热传导/物质扩散推荐算法就是作为冷启动及小规模团队非常实用的推荐召回部分的算法。...