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新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。
最小值：0 最大值：1 表21 Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1
新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。
猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景
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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。
默认“8核|16GiB” 时间间隔10min 优化策略相关参数 优化器类型：ftrl。适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项
创建智能场景 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。
支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。
最小值：0 最大值：1 表21 Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1
参数名称 是否必选 参数类型 说明 type 是 String 优化器类型。现仅提供一种字段。 ftrl：指定为使用ftrl优化器。 initial_accumulator_value 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 lambda1 是
最小值：0 最大值：1 表23 Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1
00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0
小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用，指定正则化系数，作为优化目标中参数项代价的系数，用于避免过拟合现象发生。默认为0.01。 最大推荐结果数
最小值：0 最大值：1 表21 Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1
最小值：0 最大值：1 表22 Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1
最小值：0 最大值：1 表22 Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1
Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表23 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String 优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1
Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表28 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String 优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1
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