cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。 cuML使数据科学家、研究人员和软件工程师能够在GPU上运行传统的表格ML任务，而无需深入了解CUDA编程的细节。 在大多数情况下，cuML的Python API与来自scikit-learn的API相匹配。 对于大型数据集，这些基于GPU的实现可以比其CPU等效完成10-50倍。 有关性能的详细信息，请

简介 在Kaggle的Otto推荐系统竞赛中，项目ID是匿名的。所以我们不知道每个项目 id 指的是哪个。但是，通过项目矩阵分解，我们可以将匿名项目 ID 转换为有意义的嵌入。那么类似的嵌入将是类似的项目。如果我们将嵌入投影到 2D 平面（使用 TSNE、UMAP、PCA 等）并绘制它们，我们可以看到类似项目的集群。然后一个集群可能是服装，另一个集群可能是电子产品等。 使用项目嵌入的 2D 平