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干货 | 在搜索引擎广告关键词生成上，算法可以做什么？

作者简介 遥新，携程高级数据分析师，热爱用数据解决实际问题。 一、背景 随着不断加快的国际化步伐，携程逐渐开始在海外开展一系列的市场营销布局。...当用户在搜索引擎上搜索到广告主投放的关键词时，相应的广告就会展示，并在用户点击后对广告主进行收费。 ? 下图为携程在谷歌搜索引擎上购买“携程”广告关键词后，在搜索结果会展现相关的广告截屏。 ?...以下会阐述各个模块的一些细节： 2.1 产品信息供给模块 产品信息供给模块一方面负责存储可以在搜索引擎上投放的产品或者服务的相关数据。...（2）基于搜索点击数据的分布结果 如果一个关键词，在搜索点击数据里，发现点击分布在多个搜索结果上，那么这个关键词会被过滤。...具体数据集为： 基于搜索点击数据 如果一个关键词，在搜索点击数据里，发现大概率点击在某一个搜索结果（某旅游产品）上，那么这个关键词会被定义语义指向这个产品。反之，则说明这个关键词不指向这个产品。

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VLookup等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数，但是，随着企业数据量的不断增加，分析需求越来越复杂，越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重...以下用一个例子，分别对比了四种常用的数据匹配查找的方法，并在借鉴PowerQuery的合并查询思路的基础上，提出一个简单的公式改进思路，供大家参考。...经过分别对以上4中方法单独执行多列同时填充（Power Query数据合并法单独执行数据刷新）并计算时间，结果如下表所示： 从运行用时来看： VLookup函数和Index+Match函数的效率基本一样...； Lookup函数在大批量数据的查找中效率最低，甚至不能忍受； Power Query的效率非常高。...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，

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独家 | 在时间关系数据上AutoML：一个新的前沿

作者：Flytxt 本文介绍了AutoML的发展历史及其在时间关系数据上的应用方案。 现实世界中的机器学习系统需要数据科学家和领域专家来建立和维护，而这样的人才却总是供不应求。...自动化机器学习（AutoML）由于在构建和维护机器学习工作流中的关键步骤中所展现出的广泛适用性，使得该领域的研究前景一片光明。...在时间关系数据库中使用AutoML 在诸如在线广告，推荐系统，自动与客户交流等机器学习应用中，数据集可以跨越多个具有时间戳的相关表来显示事件的时间安排。...在没有域信息的情况下，实现基于时态关系数据的真实世界的AutoML案例包括自动生成有用的时态信息和跨多个子表格有效合并特征，且不会导致数据泄露。...模型选择 在计算和存储方面，尝试几种线性和非线性模型的成本可能会非常昂贵。由于梯度增强决策树在处理分类特征和可扩展性方面的鲁棒性，我们将模型组合限制在CatBoost的实现上。

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学界 | 新研究提出内省式学习方法：在分类和生成任务上均表现卓越

但这并不是唯一的生成方法，近日，来自加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系和认知科学系的几位研究者连发两篇论文，介绍了一种被称为内审（introspection）的方法，并且在分类和生成的实际实验上都取得了出色的表现...学习到的单个分类器同时也具有生成能力——能够在自己的判别模型内直接合成新样本。...图 6：在使用「快速梯度符号法」(Goodfellow et al., 2014b) 所生成的额外对抗样本上的验证，以显示 ICL 的稳健性的提升。...所以这些样本都骗过了基线 CNN 模型，后两列的骗过了 ICL 论文二：内审式生成建模：判别式地决定（Introspective Generative Modeling:Decide Discriminatively...图 7：使用《Starry Night》和《Scream》的风格在阿姆斯特丹照片上实现的艺术风格迁移的结果 ? 图 8：在 CelebA 名人数据集上学习后生成的图像。

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开源 ∼600× fewer GPU days：在单个 GPU 上实现数据高效的多模态融合

我们推测，现有的单模态编码器在大量单模态数据上预训练后应提供有效的引导，以更低的成本从单模态模型创建多模态模型。...使用FuseMix进行多模态对齐，我们在图像-文本和音频-文本检索任务中实现了竞争性能——在某些情况下超越了最先进的方法——计算和数据的量级减少：例如，在Flickr30K文本到图像检索任务上，我们的性能超越了...从历史上看，数据增强是为了在合成上增加数据集的大小和多样性而引入的：这正是我们的目标，因为我们在相对稀缺的配对多模态数据的环境中操作。...因此，随着单模态编码器的发展继续前进，我们可以轻松高效地以即插即用的方式利用新的单模态编码器进行多模态融合。 5.2....FuseMix：多模态潜在混合 考虑到我们的目标是以最少的配对数据样本执行多模态融合，直觉上利用数据增强来生成合成的多模态对 似乎也是合理的。

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NeurIPS 2021 | 医学图像生成新范式！在Noisy Data上训练出超越监督学习的模型

文章讨论的核心问题是，在医学图像生成领域，限制模型表现进一步提升的原因是什么？用什么方法可以打破该限制？我们希望通过这篇文章，给大家带来医学图像生成的新范式。...在非配对数据上的可行性 (Exp. 3) 我们使用了BraTS 2018数据集来评估。...BraTS 2018数据集是对齐程度较好的数据集，为了对比不同方法在misaligned数据上的表现，我们对训练数据增加了轻微的随机的空间变化，如旋转、缩放、平移等。下表为不同方法的具体表现。...misalignment，这一点可以从图5中明显地看出来，这也意味着RegGAN在广泛的数据集上都有应用价值。...数据集，RegGAN > CycleGAN(C) >Pix2Pix 对于unpaired数据集，RegGAN > CycleGAN(C) >Pix2Pix 在本文中，我们向大家介绍了一种新的Image-to-Image

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VLookup及Power Query合并查询等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数，但是，随着企业数据量的不断增加，分析需求越来越复杂，越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重...以下用一个例子，分别对比了四种常用的数据匹配查找的方法，并在借鉴PowerQuery的合并查询思路的基础上，提出一个简单的公式改进思路，供大家参考。...经过分别对以上4中方法单独执行多列同时填充（Power Query数据合并法单独执行数据刷新）并计算时间，结果如下表所示： 从运行用时来看： VLookup函数和Index+Match函数的效率基本一样...； Lookup函数在大批量数据的查找中效率最低，甚至不能忍受； Power Query的效率非常高。...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，

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（数据科学学习手札03）Python与R在随机数生成上的异同

随机数的使用是很多算法的关键步骤，例如蒙特卡洛法、遗传算法中的轮盘赌法的过程，因此对于任意一种语言，掌握其各类型随机数生成的方法至关重要，Python与R在随机数底层生成上都依靠梅森旋转（twister...）来生成高质量的随机数，但在语法上存在着很多异同点。...2, 7, 8]) random.choice(list,6,replace=False)#无放回 Out[9]: array([1, 3, 9, 4, 0, 8]) 7.random.rand() 生成...random.randint(1,10,5) Out[29]: array([2, 9, 8, 8, 9]) R 作为专为统计而生的一种语言，R在随机数生成上自然是异常的丰富，这里仅举常用的一些随机数生成函数...3.1511841 0.3385417 3.sample() 以不放回的方式生成指定范围内的随机整数序列 > sample(1:10,5,replace=T)#有放回 [1] 4 9 3 4 4 >

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在GAN中通过上下文的复制和粘贴，在没有数据集的情况下生成新内容

魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔 介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准，但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗？还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能？...我相信这种可能性将打开数字行业中许多新的有趣应用程序，例如为可能不存在现有数据集的动画或游戏生成虚拟内容。 GAN 生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，这意味着它可以生成与训练数据类似的现实输出。...例如，经过人脸训练的GAN将能够生成相似外观的逼真的面孔。GAN可以通过学习训练数据的分布并生成遵循相同分布的新内容来做到这一点。...尽管它可以生成数据集中不存在的新面孔，但它不能发明具有新颖特征的全新面孔。您只能期望它以新的方式结合模型已经知道的内容。 因此，如果我们只想生成法线脸，就没有问题。...例如，假设我们有一个在马匹上训练过的StyleGAN模型，并且我们想重写该模型以将头盔戴在马匹上。我们将所需的特征头盔表示为V ‘，将上下文中的马头表示为K’。

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Pandas

如果是多列，变为multindex drop:布尔值，默认是True。当做新的索引，删除原来的列。...在Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点，比如生成的对象无法直接看到数据，如果需要看到数据，需要进行索引。...# major_axis - axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列。...，False:不替换修改原数据，生成新的对象 b.缺失值不是nan,替换成nan再处理 np.replace(to_replace="?"...离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化？ 答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。

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Pandas 秘籍：1~5

在视觉上，Pandas 数据帧的输出显示（在 Jupyter 笔记本中）似乎只不过是由行和列组成的普通数据表。 隐藏在表面下方的是三个组成部分-您必须具备的索引，列和数据（也称为值）。...通常，这些新列将从数据集中已有的先前列创建。 Pandas 有几种不同的方法可以向数据帧添加新列。 准备 在此秘籍中，我们通过使用赋值在影片数据集中创建新列，然后使用drop方法删除列。...第二个操作实际上是检查数据帧是否具有相同标签的索引，以及是否具有相同数量的元素。 如果不是这种情况，操作将失败。 有关更多信息，请参见第 6 章，“索引对齐”中的“生成笛卡尔积”秘籍。...这在第 3 步中得到确认，在第 3 步中，结果（没有head方法）将返回新的数据列，并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据帧中。axis等于1/index的其他步骤将返回新的数据行。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。

37.2K10

R语言函数的含义与用法，实现过程解读

数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...边缘会减少一半，不过这在多图共用一页的时候可能还不够。 D 多图环境 R允许在一页上创建一个n?m的图的阵列。每个图由自己的边缘，图的阵列还有一个可选的外部边缘，如下图所示。...mfg=c(2, 2, 3, 2)     当前图在多图环境下的位置。前两个数字是当前图的行、列数；后两个是其在多图阵列中的行列数。这个参数用来在多图阵列中跳转。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...边缘会减少一半，不过这在多图共用一页的时候可能还不够。 D 多图环境 R允许在一页上创建一个n?m的图的阵列。每个图由自己的边缘，图的阵列还有一个可选的外部边缘，如下图所示。...mfg=c(2, 2, 3, 2)     当前图在多图环境下的位置。前两个数字是当前图的行、列数；后两个是其在多图阵列中的行列数。这个参数用来在多图阵列中跳转。

5.6K30

干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。当一列爆炸时，其中的所有列表将作为新行列在同一索引下（为防止发生这种情况， 此后只需调用 .reset_index（）即可）。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...切记：在列表和字符串中，可以串联其他项。串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。

13.3K20

Pandas 秘籍：6~11

六、索引对齐 在本章中，我们将介绍以下主题： 检查索引对象 生成笛卡尔积 索引爆炸 用不相等的索引填充值 追加来自不同数据帧的列 突出显示每一列的最大值 用方法链复制idxmax 寻找最常见的最大值 介绍...另见 Pandas Index的官方文档 生成笛卡尔积 每当两个序列或数据帧与另一个序列或数据帧一起操作时，每个对象的索引（行索引和列索引）都首先对齐，然后再开始任何操作。...但是，像往常一样，每当一个数据帧从另一个数据帧或序列添加一个新列时，索引都将在创建新列之前首先对齐。 准备 此秘籍使用employee数据集添加一个新列，其中包含该员工部门的最高薪水。...append方法最不灵活，仅允许将新行附加到数据帧。concat方法非常通用，可以在任一轴上组合任意数量的数据帧或序列。join方法通过将一个数据帧的列与其他数据帧的索引对齐来提供快速查找。...merge方法提供了类似 SQL 的功能，可以将两个数据帧结合在一起。 将新行追加到数据帧 在执行数据分析时，创建新列比创建新行更为常见。

33.8K10

视频预训练界的HERO！微软提出视频-语言全表示预训练模型HERO，代码已开源！

为了在更具挑战性的基准测试上评估本文的模型，作者收集了两个关于视频时刻检索和问答的新数据集——How2R和How2QA。...在VSM中，作者计算了在局部和全局水平上的查询和视觉帧之间的匹配分数。具体来说，作者提取时间Transformer的输出作为最终的视觉帧表示。...这些嵌入通过一个FC层进行转换，然后是一个softmax层来生成一个概率矩阵，其中每一列代表第i个时间戳所属的个时间戳类的分数。...作者提出了新的预训练任务来捕获局部和全局的时间对齐。在两个大规模视频数据集上进行预训练之后，当HERO迁移到多个视频和语言任务时，HERO大大超过了SOTA水平。...此外，作者还提出了两个基于文本的视频时刻检索和视频QA的新数据集，作为下游评估的额外基准。

2.5K20

商汤提出手机端实时单目三维重建系统，实现逼真AR效果和交互

在深度估计方面，提出结合多视图半全局匹配算法和深度神经网络优化后处理过程鲁棒地估计场景深度。在表面网格生成过程，本文提出的在线网格生成算法可以实时增量地融合关键帧深度到稠密网格中，从而重建场景表面。...该位姿经过后端全局优化后进入深度估计模块，对于新增的每个关键帧，首先基于多视图半全局匹配方法计算关键帧初始深度图，然后采用置信度和深度神经网络优化深度图噪声，优化后的深度图输入增量式网格生成模块后实时构建场景表面稠密网格...具体方式如下： ① 步骤：多视图深度估计 为了获取关键帧深度信息，首先给定深度空间范围、以及最大深度采样数量，在深度空间按照下式（1）获取离散采样深度。...然后，根据离散采样深度和影像位姿将当前帧的像点投影至多视图参考帧上，计算联合匹配代价。具体的，考虑当前第 t 帧上的像点坐标 ? 和采样深度 ? ，根据对极几何关系找到其在帧 t' 上的对应点 ?...图6 可扩展哈希索引示意图 ② 体素的融合与动态物体移除 对于输入的每个关键帧深度图，通过将深度值投影到三维的体素块中，从而判断是否需要分配新的体素块，如果需要则将体素块的 TSDF 和权值信息插入到索引表中

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