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程序人生小记

记录写过代码的点点滴滴

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2、推荐广告算法模型之特征交叉模型

embedding field layer product

自动特征交叉模型包括：FM系列（FM、FFM、AFM）、Embedding+MLP（FNN、PNN、NFM、ONN）、双路并行（Wide&Deep、DeepFM、DCN、xDeepFM、AutoINT）

2022-08-04

6370

推荐广告系统中的特征

特征工程推荐系统机器学习神经网络深度学习

数据和特征的机器学习的基础，没有足够数量的正负样本和有效且适合模型的特征，即使模型再优秀，模型的效果也不好太好，相反数据量足够，设计出有效且适合模型的特征，即使使用最简单的模型也可能获得较好的效果，特征的重要性不言而喻，我们应该从哪些方面设计特征呢？文本中特征相关概念、人工特征工程、特征处理方式、特征工程和模型的结合等方面具体介绍下推荐广告系统中的特征。

2022-07-20

1.6K0

多场景学习

机器学习神经网络深度学习人工智能 html

大型推荐系统存在多场景，而多场景的训练数据存在分布差异。比如：不同媒体的用户存在差异，不同资源位的用户存在差异。对于多场景建模，如果采用各场景独立的方式，会忽视场景共性，导致长尾小场景难以学好，同时每个场景维护一个模型极大地增加系统资源开销和人力成本；如果直接将样本混合，训练共享模型，整个模型会被数据丰富的场景主导，从而在数据量少的场景表现欠佳，导致预测准度下降，因此，如何同时建模场景共性和差异性，显得非常重要。

2022-06-06

1.2K0

推荐广告算法模型之多目标模型

MMoE 的结构优化为每个任务都单独使用一个门控网络。这样的改进可以针对不同任务得到不同的 Experts 权重，从而实现对 Experts 的选择性利用，不同任务对应的门控网络可以学习到不同的 Experts 组合模式，因此模型更容易捕捉到子任务间的相关性和差异性。

2022-06-03

1K0

强化学习入门

编程算法强化学习学习方法 linux

强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

2022-05-30

8970

《阿里妈妈营销科学系列》学习笔记

人群（Customer Insight） × 渠道（Multi-Touch Attribution） = 机会（Opportunity）

2022-05-21

5900

编程算法 python processing https

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days

2022-05-19

9490

https 网络安全数据库 sql 云数据库 SQL Server

SQL是程序员工作中不可缺少的拉取数据的工具，本教程按天进行更新，分10天完成，共刷题100道，彻底熟悉sql的相关语法和使用。

2022-05-16

6140

python内置函数zip()

用途：在多个迭代器上并行迭代，从每个迭代器返回一个数据项组成元组。特色用法：实现行列互换

2022-05-12

4740

python内置函数open(读写文件)

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html#open

2022-05-12

4140

python退出程序执行quit() exit()

eof exit 程序对象

使用方法：当打印此对象时，会打印出一条消息，例如“Use quit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit”，当调用此对象时，将使用指定的退出代码来引发 SystemExit。

2022-05-10

2.1K0

深度学习基础知识总结

一般模型训练包括小时级模型和天级别模型。选择过去7天、15天、过去30天、过去45天、过去60天、过去90天的数据去训练。

2022-05-10

2.5K0

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