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超详细讲解深入理解二分类算法

我的个人 微信公众号: Microstrong 微信公众号 ID:MicrostrongAI 目录: GBDT 分类算法简介 GBDT 二分类算法 2.1 逻辑回归的对数损失函数 2.2 GBDT 二分类原理 GBDT 二分类算法实例 手撕 GBDT 二分类算法 4.1 用 Python3 实现 GBDT 二分类算法 4.2 用 sklearn 实现 GBDT 二分类算法 GBDT 分类任务常见的损失函数 总结 Reference 本文的主要内容概览: 1. GBDT 分类算法简介 GBDT 无……

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图解自监督学习人工智能蛋糕中最大的一块

作者:Amit Chaudhary 编译:ronghuaiyang 导读: 如果人工智能是一块蛋糕,那么蛋糕的大部分是自监督学习,蛋糕上的糖衣是监督学习,蛋糕上的樱桃是强化学习。 Yann Lecun 在他的演讲中引入了“蛋糕类比”来说明自监督学习的重要性。虽然这个类比是有争论的,但我们也已经看到了自监督学习的影响,在自然……

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网易云音乐广告预估模型演进过程

作者:Neil 稿 导读:: 本文先介绍了效果广告的基本原理,然后以云音乐广告系统从浅层模型到深度模型的演进为主线,介绍了广告算法团队在算法优化过程中遇到的问题、思考和解决的过程。 广告是云音乐的重要收入来源之一,最近两年云音乐广告平台在深度(机器)学习技术上做了很大的投入,期间也遇到了……

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闲鱼商品理解数据分析平台龙宫

作者: 故渊 闲鱼技术 引言 闲鱼是一个以C2C为主的平台,区别于B端的用户,C端卖家在发布商品时更倾向于图+描述的轻发布模式,对于补充商品的结构化信息往往执行力和专业程度都不高,这为我们的商品理解带来了很大的困难。为了能够在发布侧获得更多的商品结构化信息,我们开始尝试在原有图+文的极简……

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万阳春度小满金融技术在小微场景中的应用

分享嘉宾:万阳春 度小满 算法专家 编辑整理:仁科 苏州市广播电视总台 出品平台:DataFunTalk 导读: 今天跟大家分享一下,在金融小微场景下,我们通过OCR技术提升业务效率的一些思考和探索。主要介绍以下几大方面: 小微业务痛点 OCR典型应用 OCR背后技术 OCR平台智能化 01 小微业务痛点 首……

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回顾如何构建知识图谱

本文根据转转张青楠老师,在DataFun AI+ Talk中所分享的《二手电商知识图谱构建以及在价格模型中的应用》编辑整理而成。 一、知识图谱概述 这次的分享主要从以下四个部分:知识图谱概述、知识图谱构造、转转二手电商知识图谱、在价格模型中的应用。 **1.****1 ** 什么是知识图谱 知识图谱是谷歌在2012年……

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回顾饿了么推荐算法演进及在线学习实践

收录自 DataFunTalk 公众号 分享嘉宾:刘金老师 编辑整理: 李亚俊 内容来源: DataFun AI Talk《饿了么推荐算法演进及在线学习实践》 出品社区: DataFun 本次分享的主要内容包括以下三个方面:首先是介绍推荐业务背景,包括推荐产品形态及算法优化目标;然后是算法的演进路线;最后重点介绍在线学习是如何在饿了么推荐领域实践的……

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从阿里的看模型线上实时方法

这里是 「王喆的机器学习笔记」 的第二十九篇文章。 最近写书的时候在总结一些深度学习模型线上 serving 的主流方法。之前的专栏文章也有所涉及( 如何解决推荐系统工程难题——深度学习推荐模型线上 serving)。 但是看到阿里妈妈去年 KDD 上的文章 *Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction * 之后,还是有种相见恨晚的感觉,因为……

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通俗的理解牛顿莱布尼茨公式及其证明

知乎 Flame 的回答 你觉得绕是因为逻辑本来就有问题,积分上限函数是不定积分的本质,而不是什么原函数。 定积分(也叫黎曼积分,Riemann Integral) 为给定区间无限分割求和,求和符号 拉长变成表无限 , 的微分 区别于有限分割求和的 表示无限分割。 构造从积分上限映射到定积分的函数 ,称为不定积分……

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马蜂窝推荐排序算法模型是如何实现快速迭代的

Part.1 马蜂窝推荐系统架构 马蜂窝推荐系统主要由召回(Match)、排序(Rank)、重排序(Rerank)几个部分组成,整体架构图如下: 在召回阶段,系统会从海量的内容库筛选出符合用户偏好的候选集(百级、千级);排序阶段在此基础上,基于特定的优化目标(如点击率)对候选集内容进行更加精准的……

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