黄美灵的图书会按更新时间持续补充,适合从代表作和同主题书继续延展阅读。
推荐系统算法实践
黄美灵 著
评分 6.6分
《推荐系统算法实践》主要讲解推荐系统中的召回算法和排序算法,以及各个算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的实现和应用。 《推荐系统算法实践》中本着循序渐进的原则进行讲解。首先,介绍推荐系统中推荐算法的数学基础,推荐算法的平台、工具基础,以及具体的推荐系统。其次,讲解推荐系统中的召回算法,主要包括基于行为相似的协同过滤召回和基于内容相
Spark MLlib机器学习
黄美灵
评分 3.9分
《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点,全面并且深入地解析Spark MLlib模块,着力于探索分布式机器学习的底层实现。 《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》中本着循序渐进的原则,首先解析MLlib的底层实现基础:数据操作及矩阵向量计算操作,该部分是MLlib实现的基础;接着对各个机器学习算法