资料

第一部分

1、头条：
今日头条推荐算法原理全文详解
2、taobao：
Learning to rank在淘宝的应用
CVR预估的新思路：完整空间多任务模型
从技术角度聊聊，短视频为何让人停不下来？

3、weibo：
机器学习在热门微博推荐系统的应用

4、facebook：
Bringing People Closer Together
数据挖掘系列篇(16):Facebook内容排序算法研究
Facebook推荐系统的原理、性能及使用情况
Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations

google：
机器学习规则 (Rules of Machine Learning)：
关于机器学习工程的最佳实践

5、注意力与增广RNN
Attention and Augmented Recurrent Neural Networks

第二部分

1、tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec
2、word2vec 中的数学原理详解（二）预备知识

3、
1)深度学习笔记(五)：LSTM
2)条件随机场文献阅读指南
3)Recurrent Neural Networks

4、
1)我用过的CTR预估模型
2)TENSORFLOW与MXNET分布式框架对比
3)OWLQN算法
4)谈谈你对大规模机器学习这个领域的理解和认识?
factorization machine和logistic regression的区别？

5、Pycon 2016 tensorflow 研讨会总结 — tensorflow 手把手入门 #第二讲 word2vec