报错：org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back.尝试了各种网上说的办法，不行，然后解决办法：把我的电脑–管理–高级系统设置–环境变量–系统变量，把SPARK_HOME 设置为python的exe文件，就好了，如下图：就搞定了。WIN10Spark 3.1.2...

[[TOC]]目标：经典推荐深度模型 Wide & Deep。完整的paper名称是《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》内容：这篇知乎小哥写的挺简单明了的，直接摘抄过来，原文：知乎原文本文介绍一个经典推荐深度模型 Wide & Deep。完整的paper名称是《Wide & Deep Learning for

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Kaggle比赛各种增强算法，CatBoost 和 Light GBM 和 XGBoost每种算法处理类别变量了解参数在数据集上实现每种算法的性能

卷积神经网络名字听着挺吓人，本文用通俗易懂的方式解释。人人都能看懂。文章目录卷积是什么一、卷积神经网络介绍卷积层--提取局部图片特征扩充--padding，保持卷积后图片的长和宽保持不变池化层---降低维度，降低模型复杂度和计算量全连接层--输出结果二、TensorFlow2代码实现1.导入数据2.用TensorFlow2构建一个CNN网络总结卷积是什么卷积神经网络就是传统神经网络运用了矩阵卷积的

这里写目录标题目标：模型产生原因：核心思想：模型介绍：Base model改进模型模型算法设计论文的算法改进参考资料目标：掌握2017年阿里提出的深度兴趣网络（Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction）以及后续的DIEN。本篇介绍DIN原文：Deep Interest Network for Click-Through Rate

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CARTl 。聚类算法：K-Means，EMl 。关联分析：Aprioril 。连接分析：PageRank文章目录前言一、C4.5 算法二、SVM 算法三、KNN算法四、AdaBoost算法五、CART算法六、Apriori算法七、K-Means算法八、朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法九、EM算法十

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