原文:机器学习在电商领域三大应用,推荐,搜索,广告中商品排序

业务角度 一般是在一个召回的商品集合里,通过对商品排序, 追求GMV或者点击量最大化。 基于一个目标,如何让流量的利用效率最高。 很自然的,如果我们可以准确预估每个商品的GMV转化率或者 点击率,就可以最大化利用流量,从而收益最大。 技术服务于业务,模型本身的迭代需要配合业务目标才能发挥出 最大的价值,因此选择模型迭代的路线,必须全盘考虑业务。 在点击率预估领域,常用的是有监督的模型,其中样本, ...

2017-09-04 14:12 0 1314 推荐指数:

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机器学习周志华——机器学习应用领域

多媒体、图形学、网络通信等计算机应用技术领域,尤其是计算机视觉、自然语言处理。 交叉学科的技术支撑,例如生物信息学,它的研究涉及从“生命现象”到“规律发现”的整个过程,包括数据处理整个流程,其中“数据分析”就是机器学习的舞台。 数据科学的核心即通过分析数据获取价值。机器学习是大数据时代必不可少 ...

Mon Jun 17 06:46:00 CST 2019 0 1240
机器学习算法优缺点及其应用领域

快。 4、决策树可以很好的扩展到大型数据库,同时它的大小独立于数据库大小。 二、决策树缺点 1、对缺失数据 ...

Fri Apr 17 02:41:00 CST 2015 0 6071
机器学习算法优缺点及其应用领域

决策树一、 决策树优点1、决策树易于理解和解释,可以可视化分析,容易提取出规则。 2、可以同时处理标称型和数值型数据。 3、测试数据集时,运行速度比较快。 4、决策树可以很好的扩展到大型数据库,同时它的大小独立于数据库大小。 二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。 2、容易出现 ...

Fri Mar 29 06:20:00 CST 2019 0 503
深度学习在美团搜索广告排序应用实践

一、前言 在计算广告场景,需要平衡和优化三个参与方——用户、广告主、平台的关键指标,而预估点击率CTR(Click-through Rate)和转化率CVR(Conversion Rate)是其中非常重要的一环,准确地预估CTR和CVR对于提高流量变现效率,提升广告主ROI(Return ...

Fri Jun 08 18:01:00 CST 2018 0 3663
机器学习练习(二)-机器学习的四大应用领域

一·数据挖掘   数据挖掘主要是应用于大数据领域,利用机器学习的模型来挖掘数据的潜在价值。发现数据之间的关系。比如根据房价的变化预测房价,根据天气信息预测天气等。会应用经典的回归类问题。   传统的监督学习,或者非监督学习,或者与深度学习相结合的方式。 二·计算机视觉   让机器像人一样 ...

Sat Dec 29 07:27:00 CST 2018 0 1596
项目实战(架构六)——Elasticsearch实现商品搜索

一、前言   Elasticsearch是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎,它能从一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力,可用于全文搜索和数据实时统计。 二、框架   Elasticsearch的安装和使用   1、下载Elasticsearch6.2.2压缩包,下载地址 ...

Thu Dec 05 01:00:00 CST 2019 1 2206
[机器学习笔记]奇异值分解SVD简介及其在推荐系统的简单应用

本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍,然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系,最后用python实现将SVD应用推荐系统。 1.SVD详解 SVD(singular value decomposition),翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多,比如:LSA(隐性 ...

Sat Mar 05 04:40:00 CST 2016 2 47422
同态加密在机器学习应用

部分文字引用自该文:崔建京, 龙军, 闵尔学, et al. 同态加密在加密机器学习应用研究综述[J]. 计算机科学, 2018(4):46-52. 同态加密   Rivest等人[1]于1978年最早提出了同态加密的概念:同态加密是一种加密形式,允许用户直接对密文进行特定的代数运算,得到 ...

Wed Jul 24 19:26:00 CST 2019 4 3778
 
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