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2019年5月6日
todo提纲
摘要: deep&wide为啥work,如何优化特征;详述attention,attention在ctr预估中如何使用,din为啥work?详述transformer,如何应用于ctr预估;item2vec为啥work,如何优化?dssm的原理,如何应用推荐系统中?推荐系统的流量分层如何优化?强化学习如何用
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posted @ 2019-05-06 14:54 合唱团abc
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2019年4月24日
pandas数据相关基本操作
该文被密码保护。
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posted @ 2019-04-24 15:49 合唱团abc
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2019年4月17日
常见特征分类
该文被密码保护。
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posted @ 2019-04-17 15:35 合唱团abc
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漫谈深度学习时代点击率预估技术进展 &&深度学习在推荐系统上的发展
摘要: 转载:https://www.infoq.cn/article/XA055tpFrprUy*0UBdCb https://www.zhihu.com/question/20830906/answer/681688041
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posted @ 2019-04-17 11:43 合唱团abc
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2019年4月15日
对数据分析的一点思考
摘要: 1、机器内存不足的解决方案:EasyEnsemble的方法,即多次下采样(放回采样,这样产生的训练集才相互独立)产生多个不同的训练集,进而训练多个不同的分类器,通过组合多个分类器的结果得到最终的结果 2、统计历史点击率时的平滑技巧 https://cloud.tencent.com/develope
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posted @ 2019-04-15 17:45 合唱团abc
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计算广告中常用深度学习网络
摘要: https://www.infoq.cn/article/XA055tpFrprUy*0UBdCb 1、Wide & Deep 模型 https://arxiv.org/abs/1606.07792 https://blog.csdn.net/google19890102/article/detai
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posted @ 2019-04-15 16:09 合唱团abc
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2019年4月9日
pandas常见函数详细使用
摘要: read_csv函数 常见参数: header: header=None 指明原始文件数据没有列索引,这样read_csv会自动加上列索引,除非你给定列索引的名字。 header=0 表示文件第0行(即第一行,索引从0开始)为列索引,这样加names会替换原来的列索引。如果没有传入names参数,默
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posted @ 2019-04-09 18:03 合唱团abc
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2019年3月12日
ann搜索算法(Approximate Nearest Neighbor)
摘要: ANN的方法分为三大类:基于树的方法、哈希方法、矢量量化方法。brute-force搜索的方式是在全空间进行搜索,为了加快查找的速度,几乎所有的ANN方法都是通过对全空间分割,将其分割成很多小的子空间,在搜索的时候,通过某种方式,快速锁定在某一(几)子空间,然后在该(几个)子空间里做遍历。 1、基于
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posted @ 2019-03-12 19:58 合唱团abc
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2019年3月6日
计算广告、推荐系统论文以及DSP综述
摘要: http://www.huxmarket.com/detail/2966 DSP场景假定前提: 以CTR预估为例,向广告主以CPC(OCPC)方式收费,向ADX以CPM方式付费。投放计划受预算限制,在这种情况下,一般含有约束目标(如最小化eCPC,最小化转化成本等)。 DSP如何赚钱: 成本:从AD
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posted @ 2019-03-06 19:31 合唱团abc
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2019年3月4日
强化学习系列
摘要: https://www.cnblogs.com/pinard/category/1254674.html https://github.com/ljpzzz/machinelearning
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posted @ 2019-03-04 17:13 合唱团abc
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