前言电商搜索推荐场景，算法过程一般分为4步：召回/粗排/精排/重排。一般业务级别的场景只要召回和精排就可以了，更复杂的可能有粗排和重排，但多数是卷，普通的小公司投入ROI是很低的，没有必要。召回阶段：在搜索中，召回算法来保证搜索相关性，召回的商品和用户的query需要相应匹配，这里更多的是短文本相关性技术。在推荐场景召回主要是保证用户的兴趣召回，主要包括CF，Swing，Simrank，deepM

一、K-means聚类算法简介1. 聚类算法聚类算法又称为无监督分类，其目的是根据数据的属性将数据划分为若干个类组（簇），通常用于但所数据的结果和分布等信息。比如，根据某些用户的消费信息，将用户划分为不同类型的消费群体。聚类算法的应用场景通常分如下内容：(1) 数据降维；(2) 矢量量化(Vector Quantization)；(3) 将高维数据压缩为列向量，常用于图像、声音、视频等非结构化数据

一、特征选择概述与数据集的获取1. 特征选择概述特征选择是将原始数据转换为能够更好地表征模型属性特征的过程。sklearn具有的数据预处理库Preprocessing库与降维方法库Dimensionality reduction，能够很好的实现特征选择相关工作。在特征选择过程中通常会遇到特征之间具有相关性、特征与标签无关、特征太多/太少等问题。对此，特征选择的目的通过解决这几个方面的问题，以达到降

操作系统为Ubuntu 22.04。本文设计的总体思路如下图所示：如图所示，本文设计的神经网络结构为：(1) 输入节点为512；(2) 两个隐含层，且没层的节点数为256；(3) 输出节点为10。一、噪声数据的获取与预处理1.1 噪声数据集的获取(1) 本文使用SPIB开源噪声数据集NoiseX-92中的15种噪声数据进行基于神经网络的噪声分类算法，官方下载下载地址为：Signal Process

本文实现基于1DCNN的10种不同噪声类型的分类算法，精度高达99%。本文的操作系统为Ubuntu 22.04，大部分内容与Windows系统相同，唯一不同的文件路径的表示方式不同。一、噪声数据的获取与预处理1.1 噪声数据集的获取(1) 本文使用SPIB开源噪声数据集NoiseX-92中的15种噪声数据进行基于神经网络的噪声分类算法，官方下载下载地址为：Signal Processing Inf