推荐系
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如何在生活中巧妙运用过采样和欠采样的经验
什么是过采样和欠采样？ 在数据处理中，尤其是面对不平衡数据集时，我们常会听到“过采样”和“欠采样”这两个术语。简单来说， 过采样 是指增加少数类的数据量，而 欠采样 则意味着减少多数类的数据量。两者都是为了平衡数据分布，提高模型的性能...
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音乐推荐系统：如何精准地洞察你的音乐灵魂？
音乐推荐系统：如何精准地洞察你的音乐灵魂？ 你是否曾经有过这样的体验：打开音乐平台，茫茫歌海中却找不到想听的歌曲？或者，你只是想听一首轻快的歌，却不小心点开了一首悲伤的民谣？ 音乐，是每个人生活中不可或缺的一部分，它可以陪伴我们度...
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音乐推荐系统如何应对用户口味的变化？
在当今数字化时代，音乐推荐系统已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是通过Spotify、网易云音乐还是其他平台，用户都希望能够获得符合自己口味的音乐推荐。然而，用户的音乐口味并不是一成不变的，它会随着时间、情绪、环境等多种因素而变...
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如何将音乐数据集合用于音乐推荐系统？从用户画像到算法精进
如何将音乐数据集合用于音乐推荐系统？从用户画像到算法精进 音乐推荐系统已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，它帮助我们发现新的音乐，探索不同的音乐风格。而音乐数据集合则是构建强大推荐系统的关键要素。那么，如何将音乐数据集合有效地应用...
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AI 赋能：那些你意想不到的「成功」产品案例
AI 赋能：那些你意想不到的「成功」产品案例 人工智能（AI）已经不再是科幻电影中的虚构概念，它正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，改变着我们的工作方式、娱乐方式，甚至思考方式。但究竟有哪些 AI 产品真正做到了「成功」？它们...
