简明 TensorFlow 教程 — 第二部分：混合学习
The Wide and Deep Learning Model（译文+Tensorlfow源码解析）
TensorFlow Wide And Deep 模型详解与应用
feature embedding
简明 TensorFlow 教程 — 第二部分：混合模型
教程 | 如何用深度学习处理结构化数据？
http://blog.kaggle.com/2016/01/22/rossmann-store-sales-winners-interview-3rd-place-cheng-gui/
https://github.com/entron/entity-embedding-rossmann
https://towardsdatascience.com/structured-deep-learning-b8ca4138b848
为什么要用深度学习来做个性化推荐 CTR 预估
TensorFlow 使用之 Logistics Regression
[Problems - Codeforces][] ![d54b2f1d55aa48239a91dc1fcb026829.png][] 思路： 因为要我们输出k为1~n的
[《原始论文：Deep & Cross Network for Ad Click Predictions》][Deep _ Cross Network for Ad Click
[《原始论文：DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction》][DeepFM_
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[简明 TensorFlow 教程 — 第二部分：混合学习][TensorFlow _] [The Wide and Deep Learning
参考博文：[https://blog.csdn.net/may0324/article/details/52935869][https_blog.csdn.net_may032
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