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基于TensorFlow2.0的DeepFM实现及Criteo子数据集应用实践_tf2_deepfm.zip

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简介：
本资源提供了一个使用TensorFlow 2.0框架实现的DeepFM模型代码，并附带了在Criteo公开数据集上的实际应用案例，适用于广告点击率预测等推荐系统场景。 使用TensorFlow 2.0实现的DeepFM，并在Criteo子数据集上进行实践。代码项目名为tf2_deepfm。

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  • 基于TensorFlow2.0的DeepFM实现及Criteo子数据集应用实践_tf2_deepfm.zip
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    本资源提供了一个使用TensorFlow 2.0框架实现的DeepFM模型代码，并附带了在Criteo公开数据集上的实际应用案例，适用于广告点击率预测等推荐系统场景。 使用TensorFlow 2.0实现的DeepFM，并在Criteo子数据集上进行实践。代码项目名为tf2_deepfm。
     
  • 基于TensorFlow的DeepFM实现
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    本项目基于TensorFlow框架实现了DeepFM模型，结合了因子分解机和深度神经网络的优势，适用于点击率预测等推荐系统场景。 deepFM推荐模型基于深度学习技术，并包含测试数据和详细代码供参考。
     
  • Criteo采样数据集
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    Criteo采样数据集是由在线广告技术公司Criteo提供的公开数据集合，主要用于训练和评估机器学习模型在点击率预测等任务上的表现。 criteo_sampled_data 数据存储在 criteo_sampled_data.csv 文件中。
     
  • 基于Decision Tree的Adult数据集应用实现
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    本研究利用决策树算法对Adult数据集进行分析与建模，旨在探索影响收入水平的关键因素，为社会经济预测提供支持。 决策树代码实现参考了《机器学习实战》一书，并使用adult数据集进行测试。在原有基础上增加了数据清洗步骤，并通过随机化方法生成决策树模型，同时加入了过拟合剪枝技术以提高模型的泛化能力。
     
  • Criteo 数据集（点击率数据集）Part 2
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    本数据集为Criteo公司的广告点击预测数据集第二部分，包含大量用户在线行为记录及相应标签，适用于机器学习模型训练与评估。 Display Advertising Challenge: Predict click-through rates on display ads.
     
  • Criteo数据集（点击率数据集）Part 1
    优质
    本数据集为Criteo公司公开的点击率预测训练数据，包含数百万条在线广告展示记录及其用户互动信息，旨在促进机器学习社区在此领域的研究和应用。 Display Advertising Challenge: Predict click-through rates on display ads.
     
  • 基于FashionMNIST数据集的自编码器实践
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    本项目通过运用FashionMNIST数据集，深入探索了自编码器在图像特征学习中的应用，展现了其在无监督学习场景下的强大能力。 自编码器算法具有简单易实现的特点，并且训练过程相对稳定。相较于PCA算法，神经网络的强大表达能力能够学习输入数据的高层抽象隐藏特征向量z，并基于此进行重建。本段落将使用FashionMNIST数据集来进行图片重构实践。
     
  • EfficientNet应用实践：基于TensorFlow 2.X的EfficientNetB0小数据集图像分类.zip
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    本资源提供了一个使用TensorFlow 2.X实现的EfficientNetB0模型进行小规模图像分类任务的应用实例，适用于初学者快速上手深度学习项目。 本段落以植物幼苗数据集的部分数据为例，在TensorFlow 2.X版本下实现图像分类任务，使用的模型是EfficientNetB0。通过这篇文章你可以学到以下内容： 1. 如何加载图片数据，并处理这些数据。 2. 如何将标签转换为onehot编码格式。 3. 数据增强的具体方法和应用。 4. 使用mixup技术的步骤与效果展示。 5. 图像分类任务中的数据集切分技巧。 6. 预训练模型在特定任务上的加载与使用。
     
  • 基于SpringBoot 2.0与Elasticsearch 6.0的集成及ElasticsearchRepository接口应用实践
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    本文详细介绍了如何在Spring Boot 2.0项目中集成Elasticsearch 6.0，并探讨了ElasticsearchRepository接口的实际应用场景和使用方法。 本段落介绍如何在SpringBoot 2.0版本与Elasticsearch 6.0之间进行整合，并利用SpringBoot对ES的支持来实现ElasticsearchRepository接口API以及ElasticsearchTemplate接口API，以此完成ES的增删改查操作。
     
  • 《数据采集入门与实践》源码详解及应用指南
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    本书为初学者提供全面的数据采集技术指导，深入解析源码，并结合实际案例讲解应用技巧。适合希望掌握数据采集技能的技术爱好者和专业人士阅读。 《数据采集从入门到放弃》源码包含爬虫介绍、就业情况分析及面试题；HTTP协议详解；请求使用方法；解析器Xpath的运用；与MySQL数据库的操作；多线程爬虫技术；Scrapy框架的应用以及其扩展插件Scrapy-redis的用法。此外，还介绍了如何使用Docker部署项目，并利用Nomad管理Docker容器，最后讲解了EFK（Elasticsearch、Fluentd和Kibana）工具集在查询docker日志中的应用。