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TensorFlow 2.0实战Deep&Cross

Overview 之前的文章,我们记录了如何用TensorFlow 2.0中的Keras模块实现DeepFM算法,TensorFlow 2.0实战DeepFM。本文继续用TensorFlow 2.0来实现另一个常见的深度学习推荐算法Deep&Cross。 1. 加载并处理数据 依然沿用之前的1,000,000条criteo数据。 import numpy as np import ...阅读全文>>

TensorFlow 2.0实战DeepFM

Overview 推荐系统最核心的部分在于排序算法,也就是我们说的CTR预估问题。这部分算法在最近几年发展迅速,我们这篇文章,希望用经典的criteo数据集,和TensorFlow 2.0中的Keras模块,来演示一下DeepFM是怎么做CTR预估的。 1. 准备数据 在这里下载criteo数据集:Download Kaggle Display Advertising Challenge ...阅读全文>>

PySpark从Cassandra数据库中取快照特征

Overview 最近在做拒绝推断的尝试,需要从Cassandra快照库里面用PySpark把那些被模型拒绝的申请单子对应的特征快照取出来,这里记录一下怎么来做。 1. 取特征 被拒绝的用户是没有order_sn的,我们只能通过credit_trace_id去查找对应的快照,然而我们的快照库和模型打分库是没有办法关联的,所以,我们拿到每一条模型打分记录之后,只能去查找模型打分时间之前的该用...阅读全文>>

增量学习的主流实现

Overview 之前的文章介绍了一些推荐系统的理论知识,理论虽然很容易理解,但是实际项目当中会有一些细节问题是需要我们去解决的。比如在很多流量很大的电商以及资讯网站的推荐系统中,每天的数据其实是增长很快的,所以模型迭代的频率也是非常高的,甚至于需要每天更新。那么我们就要面临一个很现实的问题,我们每天更新模型,那么每次都要用全量数据去训练模型吗?显然这是不可能的。一来耗费资源,二来时间也不...阅读全文>>

内容相似推荐实现

Overview 内容相似推荐算法,是推荐系统当中的一个常用的算法。假设我们做的是文章推荐,那么,我们该怎样求两篇文章的相似度呢?本文将记录几个常用工具的使用方法。 1. jieba分词工具 可以说是当前最好用的中文分词组件。我们拿到文章的标题、摘要、全文之后,可以用jieba提取关键词,然后去另一篇文章当中做Doc2Vec,把另一篇文章转化为一个向量,可以用平均或者加权平均的方式得到一个...阅读全文>>

TensorFlow 2.0使用RNN和LSTM进行文本分类

Overview 本篇文章我们记录一下怎么用TensorFlow 2.0当中的Keras模块来进行RNN和LSTM文本分类。 1. 加载IMDB评论数据 import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow as tf from tensorflow.keras import models, layers, losses, optimiz...阅读全文>>

PySpark笔记之五:lightGBM调参之PySpark + mmlspark + Hyperopt

Overview 之前的文章中记录了大数据平台上lightGBM分类器的Grid Search调参方法的应用。这次我们继续用lightGBM分类器,看看另外两种常用的调参方法随机搜索Random Search和贝叶斯优化Bayesian Optimization怎么在Spark平台上使用。 1. 加载相关包 import numpy as np import pyspark spark =...阅读全文>>

PySpark笔记之四:lightGBM调参之PySpark + mmlspark + Grid Search

Overview 上一篇文章PySpark笔记之三:lightGBM调参之PySpark + Grid Search,我们记录了分别用PySpark中自带的CrossValidator和更通用的生成多个分类器同时执行训练预测的方式选取最好的模型。其中CrossValidator并不能得到验证集上最佳的分类器,而是得到训练集上最佳的效果。而mmlspark当中却有更为简单的方式,既可以得到验...阅读全文>>

PySpark笔记之三:lightGBM调参之PySpark + Grid Search

Overview 在实际机器学习工作当中,调参是我们一个重要的内容。PySpark当中就实现了一个最常用的调参方法Grid Search,我们结合lightGBM使用一下PySpark的调参。这个程序需要安装的依赖的安装方式,可以参考上一篇博客。 1. 引入依赖包 import numpy as np import pyspark spark = pyspark.sql.SparkSess...阅读全文>>

PySpark笔记之二:PySpark环境LightGBM训练

Overview 就目前的PySpark版本2.4.5来说,虽有pyspark.ml这个模块可以进行机器学习,但是都是一些工业界不太常用的算法,而XGBoost和LightGBM这样的常用算法还没有集成。幸好微软前几年发布了mmlspark这个包,其中包含了深度学习和LightGBM等算法,可以和PySpark无缝对接。下面我们看看怎么用PySpark和mmlspark来运行LightGB...阅读全文>>