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exercise projects for machine learning

Primary LanguageJupyter Notebook

  • 聚类与协同过滤、协同过滤优化与代码实现
  • 推荐系统优化:隐语义模型,深度学习与用户序列建模,海量数据下的spark构建推荐系统
  • 用PyTorch实现一个Encoder-decoder神经网络机器翻译模型
  • 学习并理解Facebook最新深度学习框架pytorch,利用pytorch实现简单的图片风格转换,让机器帮你作画
  • 文本数据的主题提取与可视化,基于机器学习(朴素贝叶斯,SVM)的文本分类
  • 基于fasttext与其他深度学习方法的文本分类
  • 问题设定,特征处理,构建基于LR的baseline CTR预估系统:使用liblinear与spark
  • 使用深度学习自动学习特征表示,google wide&deep model,FNN&PNN
  • 通过深度学习让聊天机器人告诉你图片中的复杂信息
  • 通过机器学习GBRT、RF、XGboost等算法训练建模解决信贷业务中欺诈用户预测的问题