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做多目标优化一般由业务驱动，比如电商场景，肯定是希望推出去的东西用户既点击又购买并且下次还来，如果能够点赞收藏分享那就更好了，这里面涉及的优化目标就多了，比如点击率、转化率、收藏等等，在信息流场景也是一样的。最基础的，优化点击率，提高用户对推荐内容点击率，因为用户如果不点，那更深层次的交互那就别谈了。但是单独优化点击率容易出现标题党，这应该是很多产品在推荐系统刚上线时常遇到的问题，为了提高推荐文章

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在linux系统下，如果下载并安装了应用程序，在启动时很有可能在键入它的名称时出现"command not found"的提示内容。如果每次都到安装目标文件夹内，找到可执行文件来进行操作就太繁琐了，这种情况下就涉及到环境变量PATH的设置问题，而PATH的设置也是在linux下定制环境变量的一个组成部分。创建该文件时一般都会选择在当前用户目录下，即Mac下的.bash_profile 文件的路径是

的特征学习算法,它根据数据的概率模型学习一定数量的新特征,往往在使用RBM之后用线性模型(线性回归、逻辑回归、感知机等)的效果极佳。针对这些缺失值的处理方法,主要是基于变量的分布特性和变量的重要性(信息量和预测能力)采用不同的方法。10 决策树是使用最广泛的机器学习模型之一,因为决策树可以很好地处理噪声或丢失的数据,并且可以很容易地进行整合,以形成更强大的预测器(集成方法常采用决策树作。7 多层感

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data = preprocessing.scale(values) #注意，这里的values是array。然后再加两步：将dataframe转化为array，以及将array还原为dataframe即可！