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计算广告(8)-------AUC和COPC, 线上指标和线下指标各种问题

摘要：一 AUC 表示正样本排在负样本前的排序能力 AUC主要评估的是模型对于整体样本的排序能力，例如AUC为0.9，样本中有p条正样本，n条负样本，两两组合又p*n种组合方案，那么auc=0.9代表着p*n组正负样本组合中有90%的组合其P(正)>P(负)的。二 copc = (real cvr) / 阅读全文

posted @ 2021-07-26 15:33 吱吱了了阅读(8518) 评论(0) 推荐(0)

（7）李宏毅深度学习----总结

摘要：阅读全文

posted @ 2021-07-25 13:13 吱吱了了阅读(280) 评论(0) 推荐(1)

（6）李宏毅深度学习----卷积神经网络

摘要：一、卷积神经网络阅读全文

posted @ 2021-07-24 23:22 吱吱了了阅读(321) 评论(0) 推荐(0)

（5）李宏毅深度学习----优化器和BN

摘要：一、优化器二、BN 阅读全文

posted @ 2021-07-22 01:07 吱吱了了阅读(235) 评论(0) 推荐(0)

（4）李宏毅深度学习---梯度下降和BP

摘要：一、梯度下降二、BP算法阅读全文

posted @ 2021-07-19 01:33 吱吱了了阅读(263) 评论(0) 推荐(0)

（3）李宏毅深度学习---误差、偏差和方差

摘要：阅读全文

posted @ 2021-07-17 00:47 吱吱了了阅读(212) 评论(0) 推荐(0)

（2）李宏毅深度学习简介----回归

摘要：一、回归定义找到一个函数，通过输入特征x，输出一个数值结果。二、模型步骤（what）模型假设，选择模型框架（线性模型）（why）模型评估，如何判断众多模型（不同参数）的优劣（损失函数）（how）模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）三、回归模型 1、线性回归：一元线性回归多元线性回阅读全文

posted @ 2021-07-14 00:27 吱吱了了阅读(293) 评论(0) 推荐(0)

（1）李宏毅深度学习-----机器学习简介

摘要：一、机器学习简介是什么？机器学习：给模型（函数）输入数据，输出结果。机器学习分类： 1）监督学习：即给定输入和输出以及输出，学习函数。 2）半监督学习：数据不够，有一部分数据有输入和输出，但有一部分没有输出。 3）无监督学习：只有输入没有输出。 4）迁移学习：可以有label也可以没有labe 阅读全文

posted @ 2021-07-13 00:20 吱吱了了阅读(488) 评论(0) 推荐(0)

强化学习（8）------动态规划（通俗解释）

摘要：一、动态规划当问题具有下列两个性质时，通常可以考虑使用动态规划来求解：一个复杂问题的最优解由数个小问题的最优解构成，可以通过寻找子问题的最优解来得到复杂问题的最优解子问题在复杂问题内重复出现，使得子问题的解可以被存储起来重复利用马尔科夫决策过程具有上述两个属性：贝尔曼方程把问题递归为求解子问阅读全文

posted @ 2021-05-27 19:37 吱吱了了阅读(962) 评论(0) 推荐(0)

aws安装

摘要： 1 在Python虚拟环境中安装 AWS CLI pip install awscli --user 2 查看当前版本 aws --version 3 卸载 pip uninstall awscli 4 配置 AWS CLI aws configure填写 id , secret 和region , 阅读全文

posted @ 2021-01-05 21:51 吱吱了了阅读(533) 评论(0) 推荐(0)