圖書標籤: 推薦係統 機器學習 美國 2019
发表于2024-09-12
統計推薦係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
推薦係統無處不在,已經成為我們日常生活的一部分。本書由LinkedIn公司的兩位技術專傢撰寫,著眼於推薦係統的核心——統計方法,不僅介紹算法理論,而且包含實驗分析及結果展示,分享瞭作者豐富的實戰經驗。
書中對推薦係統進行瞭全麵討論,特彆是麵嚮日益突顯的多反饋和多目標優化問題,深入分析瞭當前先進的統計方法,如自適應序貫設計(多臂賭博機方法)、雙綫性隨機效應模型(矩陣分解)以及基於MapReduce分布式框架的可伸縮模型,為熱門推薦和個性化推薦提供瞭實用的解決方案。全書將基於迴歸的響應預測方法作為主要工具,兼顧實驗設計和統計模型開發,關注探索和利用之間的權衡。
迪帕剋·K. 阿加瓦爾(Deepak K. Agarwal) LinkedIn公司副總裁,領導人工智能/機器學習團隊的研發工作。之前曾任Yahoo!研究院研究主管和首席研究員,以及AT&T公司研究員。20多年來,他緻力於為Web應用開發、部署機器學習和統計方法,以及解決推薦係統和計算廣告領域的大數據問題。
陳必衷(Bee-Chung Chen) LinkedIn公司首席主任工程師、應用研究員,曾任Yahoo!研究院研究員。作為核心開發者,他為LinkedIn和Yahoo!設計瞭前沿的推薦算法,
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