本文主要针对排序任务，介绍两种排序模型：Wide & Deep 和 DeepFM。原本打算将两个模型分开单独成文，后来考虑到内容上的相关性，就将这两种模型写在一起了。

本文将介绍一种用于推荐系统排序阶段的方法FM，全称Factorization Machines，该算法的目的是解决稀疏数据下的特征组合问题，被广泛应用于广告推荐等CTR预估场景。关...

在写python网络爬虫程序的时候，经常需要修改UserAgent，比如：不同Agent下看到的内容不一样，比如，京东网站上的手机版网页和pc版网页上的商品优惠不一样。

机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法并不容易，所以在实际应用中，如果只在寻找一个"足够好"的算法来解决问题，下面来分析下各个算法的优缺...

在上一篇《Python爬虫实战：爬取Drupal论坛帖子列表》，爬取了一个用Drupal做的论坛，是静态页面，抓取比较容易，即使直接解析html源文件都可以抓取到需要的内容。

PCA主成分分析，主要是用来降低数据集的维度，然后挑选出主要的特征。原理简单，实现也简单。关于原理公式的推导，本文不会涉及，你可以参考下面的参考文献，也可以去Wikipedia，这...

针对豆瓣的电影评论数据做了一个比较简单的情感分析，效果不是很好，最近又进行了进一步尝试，发现了一点点关于情感分析数据集的小门道，这里简单的总结下，后续做文本分析，或许还可以使用上。