原文:反作弊基本概念與機器學習的應用(1)

反作弊主要業務流程: 常見作弊方式: 機器作弊:機器刷量 任務分發 流量劫持 人為作弊:QQ群 水軍 直接人工 誘導 常見作弊手段: 電商:刷單,刷信譽,刷好評,職業差評師 支付平台:洗錢,詐騙 廣告:數據造假 刷流量 引流 廣告展示 廣告點擊 轉化 自媒體 社交軟件:刷粉絲 刷點擊 閱讀量 搜索:seo使用作弊手段刷排名 案例: 蜻蜓FM 普羅米修斯 宙斯 函數,修改轉化量 流量在前端展現欺騙投 ...

2016-10-20 22:17 2 9548 推薦指數:

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機器學習基本概念

Machine Learning:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class ...

Sat Jun 23 04:37:00 CST 2018 1 838
機器學習基本概念

目錄 機器學習定義 基本概念 機器學習之常見應用框架 機器學習、數據分析、數據挖掘區別與聯系 機器學習分類【重要】 機器學習開發流程【重要】 機器學習之商業場景 一、機器學習定義 Machine Learning ...

Sat Dec 21 22:37:00 CST 2019 0 988
機器學習基本概念

1. 機器學習的定義 [Mitchell, 1997]對機器學習給出了一個形式化的定義:假設用P來評估計算機程序在某任務類T上的性能,若一個程序通過利用經驗E在T中任務上獲得了性能改善,則我們就說關於T和P,該程序對E進行了學習。 2. 機器學習基本概念 特征向量(feature ...

Fri Sep 21 21:18:00 CST 2018 0 4687
我眼中的機器學習(一) 應用,目的及基本概念

經常有一些學弟在QQ或者郵箱上面問我, 機器學習是什么? 我要怎么學習機器學習? 機器學習要如何入門/上手 等類似的問題. 現在我索性就發個博客出來, 以后你們直接來看這個文章就好了~ 機器學習是一門研究如何從已有的數據樣本中發現該數據樣本的數學模型, 而后利用 ...

Fri Oct 21 18:32:00 CST 2016 0 2304
機器學習入門之一:基本概念

1. 監督學習和無監督學習 利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數,使其達到所要求性能的過程,也稱為監督訓練或有教師學習。正如人們通過已知病例學習診斷技術那樣,計算機要通過學習才能具有識別各種事物和現象的能力。用來進行學習的材料就是與被識別對象屬於同類的有限數量樣本。監督學習中在給予計算機學習 ...

Thu Dec 13 22:49:00 CST 2012 0 6331
機器學習基本概念和模型訓練基本問題

什么是分類問題,什么是回歸問題?以及兩者的區別 什么是二叉樹? 二叉樹很容易理解,在這里我們一般用滿二叉樹:就是非葉子節點都有2個分支的樹形數據結構 什么是決策樹? 決策樹最初是用來做 ...

Sun Oct 09 19:38:00 CST 2016 0 6013
python機器學習基本概念快速入門

//2019.08.01機器學習基礎入門1-21、半監督學習的數據特征在於其數據集一部分帶有一定的"標記"和或者"答案",而另一部分數據沒有特定的標記,而更常見的半監督學習數據集產生的原因是各種原因引起的數據缺失。2、半監督學習的數據集處理方式大多采用:先用無監督學習算法對數據進行相關的處理 ...

Thu Aug 01 18:54:00 CST 2019 0 1245
機器學習 基本概念,常用經典模型

1. 機器學習 明白一些基本概念 什么是機器學習研究如何通過計算的手段,利用經驗來改善系統自身的性能通俗來講,讓代碼學着干活 特征:自變量標簽:因變量 學習的種類有監督學習:提供標簽,分類、回歸無監督學習:無標簽,聚類增強學習:也稱強化學習,馬爾科夫決策過程(Markov Decision ...

Wed Nov 08 23:08:00 CST 2017 0 1904
 
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