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自己来冒个泡

对“自己来冒个泡”的回应

无夏之年 2017-04-04 11:25:48

书完全符合定位,自评也很靠谱

yyforever 2016-04-01 17:26:42

请问书中2.5节关于负样本选取的问题。大概是67页下半到68页开头。书里说取完负样本得到用户-物品集 K,对其中正样本取 r=1,否则取0。对损失函数来说取不去负样本应该 r 都是0,取负样本此时还有什么意义呢?

太阳能手电筒 2015-12-12 17:20:20

刚看完项大牛的书,感觉很不错,非常适合刚入门的人,而且书里面的知识还是比较全面的。建议作者能够通过博客或其他方式发一些文章让我们继续学习,而且博客文章积累后也可以整理成书。

响亮的名字 2014-12-08 22:11:19

书中有公式和举例不相符的情况,总的来说比较适合想入门的

孙栋衡 2014-03-28 10:24:48

请问基尼系数的计算,在这本书的27页,具体怎么推导的啊?

Wison 2014-01-13 10:50:41

data mining 的讨论课选了recommendation sysytem,拿这个当paper参考书挺好的。

水言木 2013-11-15 11:08:05

挺好的,但是感觉很多公式符号没说清楚表示的含义,比如发现好多公式,书上说了分子中各个符号的含义,但完全不提分母中的符号的含义(虽然有些可以通过代码推测出来)

Kellyme 2013-11-05 18:43:25

作为想做推荐策略的产品经理,强烈推荐楼主的这本书。值得反复研读,建立一种思维模式。应用到各种不同的场景中去。

Luxemburg 2013-09-06 16:21:36

顶一个~

永夜 2013-07-20 10:10:01

最后一句好萌。刚看了小部分,感觉干货很多。我是做推荐的工程师,但是没人带,一直都是自己瞎琢磨搞野路子,有很多实际工作中感觉很模糊的想不明白的,都在这本书里看到了很好的解释,感觉眼前清亮了很多。感谢作者。

antestad 2013-07-01 15:21:57

书中的符号说明有点乱,有些说明有问题。

Coppertone 2013-06-26 21:24:25

在多看买了电子版,看完觉得挺有帮助的。之前自己琢磨过一阵,也听过几个讲座,但都不系统,这本书算是比较全面了。总之,感谢。

HorseHour 2013-01-15 21:46:28

项大博士,拜读了你的著作,有些问题向你请教,除了豆瓣,怎么联系你啊?

逛来逛去的人 2012-10-31 18:05:09

不知道在专门搞推荐系统人的眼里是什么样,对我在推荐系统上的理解有帮助。

bluecoyote 2012-10-28 21:12:15

看来得入手一本了。Ps你自己评论的挺幽默,顶一下~~

pizigeng 2012-09-26 20:18:30

书上的代码前后都不一致,很不好读

言晴 2012-09-08 14:05:15

刚开始读,读完了回来再写

cquwxx 2012-07-30 21:27:06

入门者需要这样可以迅速被吸收的书。

晓楚 2012-07-25 11:33:01

很不错!

chijy 2012-07-14 23:54:46

好书,真的感觉不错。

豆瓣还我长名号 2012-07-09 18:09:03

好书啊,之前在msra时就有researcher推荐。
另外,xl这名字简直就是为程序员而取的啊,类似的还有北大计算机系主任程旭:)

leeight 2012-07-03 09:32:48

书写的不错

Chen_1st 2012-06-29 08:50:21

陆续有读过的人来跟我说写得不错。

小时 2012-06-27 15:46:32

可爱~

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书名: 推荐系统实践
作者: 项亮
出版社: 人民邮电出版社
出版年: 2012-6-1
页数: 200
定价: 49.00元
装帧: 平装
丛书: 图灵原创
ISBN: 9787115281586