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Airbnb发布开源机器学习软件包Aerosolve:Airbnb是一个旅游**房屋租赁网站,用户可以通过该网站发布、搜索度假房屋租赁信息并完成在线预订程序。它成立于2008年8月,总部设在美国加利福尼亚州的旧金山。Airbnb用户在190个国家的近33000个城市,发布出租房屋的信件。
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Airbnb是一个旅游**租赁网站,用户可以通过它发布、搜索度假房屋租赁信息并完成在线预订程序。它成立于2008年8月,总部设在美国加利福尼亚州的旧金山。Airbnb的用户覆盖了190个国家的近33000个城市,并发布了超过500000个租赁信息,时代杂志称之为“易趣网住宅”。在6月4日的OpenAir开发者大会上,Airbnb发布了一款人工设计的机器学习软件包Aerosolve。与其他机器学习库相比,Aerosolve具有以下特点:基于节俭的特征渲染,支持成对排名损失和单上下文多项目渲染。在气溶胶中,特征按逻辑分组。每个组称为功能集群。我们可以一次转换整个特征群,或者组合两个不同的特征群来创建一个新的特征群。每个特征向量有三种类型:字符串特征、浮点特征和密集特征。支持功能转换语言,这样用户就可以更好地控制功能。Aerosolve将特征转换合并到一个独立的转换模块中,该模块与模型分离。用户不仅可以单独使用转换操作,还可以提前更改相关数据。例如,在应用程序中,用户可以在确定运行时上下文之前将项目数据转换并存储在一个上下文集中,然后在运行时进行上下文转换,通过组合转换的上下和预转换的项目,逐个获得最终的特征向量。常见的转换操作包括列表转换、交叉转换和多尺度网格转换。人性化调试模式。模型目录中有许多模型,但最重要的两个是线性模型和样条模型。其他的是实验模型或子模型,可以转化为推理模型。独立轻量级的Java推理代码。使用scala代码进行培训。简单的图像内容分析代码,适用于图像排序或排序。需要注意的是,Aerosolve适用于稀疏和推断的特征,例如通常出现在搜索(搜索关键字、过滤词)或价格(房屋的数量、位置和价格)中的特征;它不适用于对人类推理来说过于密集的特征,例如原始像素集或音频样本。最后,气溶胶需要的产品托管在托盘上。如果使用Maven、SBT或Gradle,则需要将仓库指向BinTray。有关详细信息,请单击此处。
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