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机器学习养成记

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动态时间规整（DTW）算法介绍

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导读：通常我们比较两个序列的相似性，可以通过直接点对点计算距离的方式实现。但是当两个序列长度不相等时，原有的方法就变得不适用，比如两个人对同一个词语发音不同，导致阅读同一词语的时长不同，因此就要对序列进行延伸或压缩才能比较两段语音是否阅读的是同一个词语。本期介绍的DTW就是解决这类问题的常用算法。

2022-11-29

2.1K0

数据分析利器之归因分析

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导读：归因分析是用于确定如何将转化功劳分配给各转化路径，从而结合单次的转化成本对后续的投放策略进行优化，本次我们就来介绍一下归因分析的几种常用方法。

2022-08-31

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NLP基础：NNLM模型介绍

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导读：在NLP中，语言模型用来判断一句话是否是正常人说的，广泛应用于信息检索、机器翻译、语音识别等重要任务中。传统的语言模型主要基于统计方法（如：NLP基础：N-Gram模型），虽然可解释性强、易于理解，但存在泛化能力差等问题。随着深度学习技术的发展，相关技术也应用到语言模型中，如NNLM模型。本文就将对NNLM展开介绍。

2022-08-31

8250

数据分析利器之帕累托法则（二八法则）

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导读：帕累托于1906年提出了关于意大利社会财富分配的研究结论：20％的人口掌握了80％的社会财富。朱兰博士在管理学中采纳了该思想，认为在任何情况下，事物的主要结果只取决于一小部分因素，并正式提出帕累托法则。经过大量的试验检验后，该法则被证明在大部分情况下都是正确的，帕累托法则逐渐也成为数据分析中的常用方法。本期将对帕累托法则进行介绍，

2022-04-18

1.4K0

数据分析利器之AARRR模型

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导读：随着互联网时代的发展，用户运营策略也在更新迭代。其中AARRR就是当下炙手可热的用户运营模型之一，本期将对AARRR模型进行介绍。更多数据分析干货可点击数据分析方法论（干货）。

2022-03-15

1.1K0

数据分析利器之漏斗分析

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导读：漏斗分析能够评估某一过程从起点到终点各个阶段的转化情况，从而发掘问题环节并进行针对性优化，是日常分析中最常用且最容易理解的分析方法之一。本文将围绕漏斗分析的定义、实现方法等重点知识展开介绍，更多数据分析干货可点击数据分析方法论（干货）。

2022-03-15

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数据分析利器之相关性分析

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导读：相关性分析在量化分析、行业分析、机器学习等领域都有着普遍的应用，本文将围绕相关性分析的定义、相关性系数等重点知识展开介绍，更多数据分析干货可点击数据分析方法论（干货）。

2022-03-15

1.3K0

数据分析利器之公式拆解法

网络安全 https 数据分析

导读：在数据分析方法论（干货）中介绍了数据分析的整体方法论，本期就其中提到的公式拆解法（简称公式法）进行介绍。

2022-03-15

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推荐算法｜FM模型预测多分类原理简介

https 编程算法推荐系统网络安全

导读：上篇文章推荐算法｜FM模型python中介绍了如何用FM模型解决二分类问题，本次我们介绍FM模型与softmax结合，解决多分类问题的原理逻辑。

2021-12-06

1.3K0

NLP基础：TF-IDF

数据挖掘腾讯云开发者社区 https 网络安全

导读：TF-IDF是NLP中的一个很基础的方法，一般不太会单独使用，但在很多应用场景确是随处可见他的身影。

2021-05-13

2.1K0

如何进行用户价值细分？RFM模型！ Part 1 基础知识

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重视用户留存是目前企业发展的共识之一，借助RFM模型对人群细分从而对用户进行精细化运营，是提升留存的重要方法。本文首先带你来了解到底什么是RFM模型。

2019-07-31

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如何在6个月内学习深度学习(翻译)

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机器学习工程师Bargava的文章《How to learn Deep Learning in 6 months》介绍了6个月内学习并掌握深度学习的实现步骤，每个步骤列出了相应的学习材料和学习目标。本周公众号内容为原文的部分内容翻译。准备 6个月内，每周将花费10-20小时。需要一些编程基础。这样便于在学习过程中学习使用Python和云。一定的数学基础。有可操作的电脑并能连入网络。第一步我们通过学习驾驶从而学习开车，而不是通过学习离合器和内燃机的工作原理。学习深度学习时，在起始阶

2018-04-10

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