贺永
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个人介绍

硕士推荐算法方向,研三未毕业,但是对于协同过滤,svd.mf.等算法都跑过.有以上代码的经验。对于调参,数据处理等有一定经验。也有基于深度学习的推荐系统的研究和整理对比。目前正在这一方向做创新。已投递ccf c会议一篇,论文内容是基于svd++和自编码机的深度推荐系统。下一研究方向打算做基于fm感知机的深度推荐算法,主要对于权重参数做优化。

工作经历

  • 2018-09-01 -至今桂林电子科技大学在读

    硕士推荐算法方向,研三未毕业,但是对于协同过滤,svd.mf.等算法都跑过.有以上代码的经验。对于调参,数据处理等有一定经验。也有基于深度学习的推荐系统的研究和整理对比。目前正在这一方向做创新。已投递ccf c会议一篇,论文内容是基于svd++和自编码机的深度推荐系统。下一研究方

教育经历

  • 2018-09-01 - 桂林电子科技大学大数据硕士研究生

    本科河南理工大学,曾自学c编程,数据结构,python编程,神经网络等课程,也学过推荐算法实战课程,手敲代码并运行协同过滤,svd++,mf,autorec,autosvd++等。

技能

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作品
基于深度框架的代码debug

基于深度学习代码,debug中基于深度学习代码,debug中基于深度学习代码,debug中基于深度学习代码,debug中基于深度学习代码,debug中基于深度学习代码,debug中基于深度学习代码,debug基于深度学习代码,debug中

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2020-05-05 12:22
基于svd++的创新算法,已投递论文

实现了对svd的创新,基于svd这种算法创新了一部分,并结合了深度框架auto自编码这种框架,代码实现,并在两个大型数据集上进行了充分的调参实验选择最佳的参数,针对该数据的参数,然后进行了指标可视化,

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2020-05-05 12:20
基于协同过滤的工程代码

对于协同过滤应用到推荐中,应用了基于电影推荐的数据。代码成功运行,并能基于这个程序不断优化。协同过滤都特殊的一种svd也已经熟练运行。

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2020-05-05 12:10
更新于: 2020-05-05 浏览: 305