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转载:https://www.toutiao.com/i6642477603657613831/ 1 如果训练/测试都来自同一时间线,那么就可以非常巧妙地使用特性.虽然这只是一个kaggle的案例,但可以利用这个优势.例如:在出租车出行持续时间挑战赛中,从训练数据中随机抽取测试数据.在这种情况下,可以使用不同类别变量的平均目标变量作为特征(特征转化率).在这种情况下, Beluga 实际上使用了不同工作日的平均目标变量.然后,将相同的平均值映射为一个变量,并将其映射到测试数据中. 2 loglo…

原文:http://www.52cs.org/?p=1046 闲聊DNN CTR预估模型 Written by b manongb 作者:Kintocai, 北京大学硕士, 现就职于腾讯. 伦敦大学张伟楠博士在携程深度学习Meetup[1]上分享了Talk<Deep Learning over Multi-field Categorical Data – A Case Study on User Response Prediction in Display Ads>.他在2016 ECIR发表…

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以…

[亿邦动力网讯]1月3日消息,日前,跨境电商平台eBay发布公告称,自2014年1月中旬起,卖家在eBay德国 ( eBay.de ).eBay 奥地利 ( eBay.at ) 或eBay瑞士 ( eBay.ch )站点刊登高价值物品时,如果物品所在地在欧洲之外,平台将按照新规则对卖家行为 进行规范. 亿邦动力网获悉,由于德国海关扣查延误.远距离销售要求.增值税要求.语言障碍以及独特的买家预期等情况,德国本 土以外的卖家更难为买家提供高品质体验,尤其对于高价物品而言.在eBay的新规则下,卖家需…

集合-set    集合是高中数据中的一个概念.    确定的一堆无需数据,集合中的买个数据称为一个集合       集合的定义         1.创建空集合             变量 = set()         2.创建多个数据的集合             变量 = {值, 值, 值...}         注意:集合是内部元素绝对唯一的数据,所以集合中出现多个相同数据时只会保留一份    集合的特征         1.集合时一种无需的数据类型,无法通过索引和分片进行操作    …

今天给大家带来的是初级Java基础部分的知识:包括初识Java.变量.常量.数据类型.运算符.各种选择结构.循环结构.数组等Java的基础语法部分!!!内容.步骤超详细,附有各种案例的源代码(可以直接用O(∩_∩)O~)!!!仔细看完它,扎实的基础不再是空谈,万丈高楼平地起,当有了扎实的基础知识,后面学习面向对象以及项目的开发时,压力就减少了很多,所以基础知识不能被轻易的忽略. 一.初识Java 使用记事本开发程序的步骤(注意:整个操作过程都是英文): 1 编写源程序 首先新建一个文本文件,修改…

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 目录 [论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 0x00 摘要 0x01 论文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心观点 1.4 名词解释 0x02 解读思路 2.1 Memorization 和 Generalization 2.1.1 Memorization 2.1.2 Generalization 2.2 发展脉络 0x03 DNN 3.1 深度模型思路 3.2 DNN模型 3.3 工作机制 3.4 模型特点 0x04 DIN…

[阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 整体代码结构 目录 [阿里DIN] 深度兴趣网络源码分析 之 整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 4.1 基本逻辑 4.2 模块分析 4.2.1 构建变量 4.2.2 构建embedding 4.2.3 拼接embedding 0x05 Model_DIN 5.1 Attention机制 5.2 Attention实现 5.2.1 调用 5.2.2 mask的作用 Padding…

众所周知,深度学习在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法.但是,深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢?我想一个原因就是图像.语音.文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性.比如,图像中会有大量的像素与周围的像素比较类似:文本数据中语言会受到语法规则的限制.CNN对于空间特征有很好的学习能力,正如RNN对于时序特征有强大的表示能力一样,因此CNN和RNN在上述领域各领风骚好多年. 在Web-scale的搜索.推荐和广告系统中,特征数据具有高维.稀疏.多…