作者:Feeng链接:http://www.zhihu.com/question/20104959/answer/13991578来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 原文:The Best Apps for your Dropbox 译文: Dropbox 最佳应用程序 Dropbox全球拥有五千万用户,因为这种巨大的普及,围绕Dropbox创建的基于在线存储服务的新的功能和扩展已经形成了一个完整的生态系统.下面是一些最好的应用程序,你应该用你的Dropbox帐户体验一下. 1

FTRL由google工程师提出,在13的paper中给出了伪代码和实现细节,paper地址:http://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-click-prediction.pdf 本文旨在算法的应用,推导和优化过程详见paper,推荐一篇博文http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html,有兴趣的可以详读. per-coordinate FTRL_Proximal的伪代码如下: α根据数据和特征自适

创建自己的Dropbox账号(已有账号的略过) 注冊地址:Dropbox 点击链接注冊就好了,so easy: 账号注冊成功后,能够选择下载同步client(windows.Mac.ios.android都有),为了方便撰写博客建议下载安装自己最经常使用的同步client(当然不下载安装也是能够使用的哦),Dropbox的同步client和百度.360的网盘是一样的指定您的系统上的一个文件夹后就会自己主动同步该文件夹下的文件夹和文件,用法也类似: 使用Dropbox账号登录Farbox 打开链接

赛题与数据介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次比赛提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求参赛者精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA

论文为:Product-based Neural Networks for User Response Prediction 1.原理 给大家举例一个直观的场景:比如现在有一个凤凰网站,网站上面有一个迪斯尼广告,那我们现在想知道用户进入这个网站之后会不会有兴趣点击这个广告,类似这种用户点击率预测在信息检索领域就是一个非常核心的问题.普遍的做法就是通过不同的域来描述这个事件然后预测用户的点击行为,而这个域可以有很多.那么什么样的用户会点击这个广告呢?我们可能猜想:目前在上海的年轻的用户可能会有需求

https://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/kaggle_criteo_ctr_challenge- 前言点击率预估用来判断一条广告被用户点击的

项目和数据介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA

-------倒叙查看本文. 6,用auc对测试的结果进行评估: auc代码如下: #!/usr/bin/env python import sys def auc(labels,predicted_ctr): i_sorted = sorted(range(len(predicted_ctr)),key = lambda i : predicted_ctr[i],reverse = True) auc_temp = 0.0 tp = 0.0 tp_pre = 0.0 fp = 0.0 fp_p

项目介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DATA

http://www.cnblogs.com/peileyuan/p/4775453.html <浅谈机器学习的职业发展方向> http://blog.sina.com.cn/s/blog_a7c41f530102uxda.html 设计过程中该收集什么数据如何从登陆日志中挖掘尽可能多的信息 bayes和logistic regression的区别 LDA的原理和推导做广告点击率预测 SVM的原理,SVM里面的核K-means

1. 算法相关 1.1 <编程珠玑> 1.2 <编程之美> 这两本是最经典的了,这里面注重的是解决问题的思路,看的时候里面的问题要认真思考再参考解答.下面两本是对具体的面试题做一些解答,同时有详细代码实现的. 1.3 <剑指Offer> 1.4 <Cracking the coding interview> 上面这四本我觉得都是必备的,里面的题目解决思路要数量掌握,能够举一反三.解决相关变种问题.同时,里面的题目,应该都要在纸上实现,然后再在电脑里实现.测试

搜索广告 搜索广告就是一个典型的Ad Network,但是搜索广告非常重要,它的收入非常高,所以它有其独特之处,复杂度也比展示广告要高.它与展示广告在点击率预测,检索部分差不多,它的特点:1. 用户定向标签f(u):远远弱于上下文影响,一般可以忽略,但是因为搜索广告中query的信息已经很强了,用query已经足够了.2. Sesion内的短时用户搜索行为作用很重要,3. 上下文定向标签f(c):关键词. 搜索广告是一种很典型的位置竞价模式,而展示广告一般只有一个位置,但偶尔也有多位置拍卖的时候

探索与利用(Explore and exploit) 点击率预测中还有一个重要的问题,就是探索与利用,它在工程中解决的并不好,我这章把现在论文中的常见的几种方法介绍一下.探索与利用它是所有互联网应用都要面对的一个问题,形式化一些,可以解释为:整体的效果是无法通过采样得到的,因为观察到的数据只是投放过的广告,而很多还没有投放的广告,想得到它们的效果,就很困难. 计算广告领域的探索与利用要解决的问题是:因为长尾(a,u,c)组合极大部分在系统中并没有出现过,所以没有这些长尾(a,u,c)的统计量,所

逻辑回归优化方法-L-BFGS 逻辑回归的优化方法是一个经典的问题,如果我们把它视为一个最大熵模型,那么我们知道最早的优化方法是IIS,这个方法就不细讲了,因为它速度很慢.后来发现在最优化领域中非常常用的l-BFGS方法对于Logistic Regression的收敛速度优化是不错的. l-BFGS方法是Quasi-Newton方法中的一种,我想从工程角度谈一下我的看法,上次我们谈到在分布式环境下进行模型的优化,无非有两种思路,一,如果数据是mixture of exponent family的

[51CTO.com快译]Fedora 23工作站版本已发布,此后我们就一直在密切关注它.我们已经为新来读者介绍了一篇安装指南:<Fedora 23工作站版本安装指南> 还有一篇介绍如何从Fedora 22升级到Fedora 23的逐步指南:<使用DNF,从Fedora 22升级到Fedora 23> 我们知道,许多读者极有可能已经安装了Fedora 23,或者刚升级到了该版本,现在你渴望对它捣鼓一番. 安装Fedora 23后要做的24件事 我们在这篇指南中将介绍安装Fedora

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈 看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+

GBRT(Gradient Boost Regression Tree)渐进梯度回归树,XGBoost是GBRT的一个工程实现 LR(Logistics Regression )逻辑回归 Spark  Spark是个通用的集群计算框架,通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上,提供高效内存计算.Spark允许程序开发者使用有向无环图(DAG)开发复杂的多步数据管道.而且还支持跨有向无环图的内存数据共享,以便不同的作业可以共同处理同一个数据. Scala 是一门编程语言,可在Spark上编程.有

本文由云+社区发表 GBDT 是常用的机器学习算法之一,因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎. 这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理,后续再写一个实战篇. 1.决策树的分类 决策树分为两大类,分类树和回归树. 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面: 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄.网页的相关程度: 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天 晴天没有实际意义: 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁 3

参考:http://www.zhihu.com/question/26768865 总结: 1)在线学习:SVM不支持在线学习,LR支持 2)不平衡数据:SVM不依赖于数据的分布,所以数据是否平衡影响不是很大(有影响的):LR依赖于数据的分布所以不平衡的数据需要进行平衡处理 3)[解释2]SVM只受少数点的影响,同一类的数据的数量并不影响分类效果:LR每一个数据点对分类平面都是有影响的,它的影响力远离它到分类平面的距离指数递减 4)规范化:SVM依赖数据表达的距离测度,所以需要对数据先做norm

一.决策树分类 决策树分为两大类,分类树和回归树 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天+晴天没有实际意义 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁+3 岁=23 岁 GBDT 中的决策树是回归树,预测结果是一个数值,在点击率预测方面常用 GBDT,例如用户点击某个内容的概率 二.GBDT GBDT 的全称是 Gradient Boosting

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在