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一些推荐算法的面试题

1）youtubenet里面如何加item特征，以及youtube和dssm相比有啥优缺点？答：论文没有加，但可以人工加，youtubenet最后一层softmax层就是物品的embedding，所以在初始化的时候用sideinformation的embedding合并后跟最后一层做预测。双塔分为user item塔，youtubenet其实只有user塔，上层的item塔是so

Gensim库生成与导入W2V模型_CodingPark编程公园

Gensim库生成与导入W2V模型语料目录完整代码 import gensim import pandas as pd ''' W2V-msr 生成 ''' corpus_msr = gensim.models.word2vec.Text8Corpus("./training/msr_training.utf8") # 加载语料 model = gensim.models.word2vec.Word2Vec(co

keras使用word2vec pretrained vector注意事项

在使用预训练的embedding层的时候，一定要注意词表的index，在word2vec中， model.wv.index2word 这个是一个list, index就是词的index，这个是固定的，即便是换到linux平台，这个index也是不变的，所以使用这个。 w2v_for_s2s = Word2Vec.load('model/word2vec_6_3_word.bin')word2idx = {"UNK":

svm文本分类

1.SVM应用场景文本分类、图像识别、主要二分类领域 2.SVM的优缺点 SVM优点 1、解决小样本下机器学习问题。 2、解决非线性问题。 3、无局部极小值问题。（相对于神经网络等算法） 4、可以很好的处理高维数据集。 5、泛化能力比较强。 SVM缺点 1、对于核函数的高维映射解释力不强，尤