秋招的那些事
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秋招的那些事一、秋招1.1 提前批博主在秋招之前参与了提前批的神仙打架。根据记忆提前批就面了字节跳动、京东、浦发银行，当时投递的是推荐算法，没有准备好就上战场了。
1.2 秋招每年秋招是9-11月这个阶段，一般互联网公司都集中在9月。10月还存在一些公司鞭尸。毕竟offer收割机都是手握
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个性化推荐算法实践第12章推荐算法回顾与总结
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个性化推荐算法实践第12章推荐算法回顾与总结 推荐算法实战课程，课程是有问答专区，如果你有问题可以在问答专区提问，我会在每天固定时间解答课程，结合问答专区能够让你更快的掌握知识。
开始本章节的内容之前我们首先来回顾一下上一章节的内容，上一章节我们对之前所讲述过的排序部分的内容进行了总结
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个性化推荐算法实践第11章排序模型总结与回顾
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个性化推荐算法实践第11章排序模型总结与回顾
model在测试数据集效果回顾1、逻辑回归模型、gbdt模型、gbdt模型与逻辑回归混合模型以及wd模型在测试数据集上的效果进行一下简单的回顾
LTR中特征维度浅析
2、我们会对工业界实际项目中建立排序模型所使用的特征进行一下简单的浅析。
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个性化推荐算法实践第10章基于深度学习的排序模型WideAndDeep
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个性化推荐算法实践第10章基于深度学习的排序模型WideAndDeep欢迎来到本次个性化推荐算法实战课程，本课程是有问答专区，如果你有问题可以在问答专区提问，我会在每天固定时间解答，课程结合问答专区能够让您更快的掌握知识。
开始本章节的课程之前，我们首先来回顾一下上一章节的内容，上一章节
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个性化推荐算法实践第09章浅层排序模型gbdt
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个性化推荐算法实践第09章浅层排序模型gbdt本章节重点介绍排序模型gbdt。分别介绍梯度提升树以及xgboost的数学原理。并介绍gbdt与LR模型的混合模型网络。最合结合公开数据集，代码实战训练gbdt模型以及gbdt与LR混合模型。
gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，
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个性化推荐算法实践第08章浅层排序模型逻辑回归
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个性化推荐算法实践第08章浅层排序模型逻辑回归本章节重点介绍点击率预估模型，逻辑回归模型，以及选取实例数据集，从特征选择到模型训练、模型评估等几个方面来代码实战逻辑回归模型。
本章节重点介绍一种排序模型，逻辑回归模型。从逻辑回归模型的背景知识与数学原理进行介绍。并介绍样本选择与特征选择相
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