原文:機器學習在電商領域三大應用,推薦,搜索,廣告中商品排序

業務角度 一般是在一個召回的商品集合里,通過對商品排序, 追求GMV或者點擊量最大化。 基於一個目標,如何讓流量的利用效率最高。 很自然的,如果我們可以准確預估每個商品的GMV轉化率或者 點擊率,就可以最大化利用流量,從而收益最大。 技術服務於業務,模型本身的迭代需要配合業務目標才能發揮出 最大的價值,因此選擇模型迭代的路線,必須全盤考慮業務。 在點擊率預估領域,常用的是有監督的模型,其中樣本, ...

2017-09-04 14:12 0 1314 推薦指數:

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機器學習周志華——機器學習應用領域

多媒體、圖形學、網絡通信等計算機應用技術領域,尤其是計算機視覺、自然語言處理。 交叉學科的技術支撐,例如生物信息學,它的研究涉及從“生命現象”到“規律發現”的整個過程,包括數據處理整個流程,其中“數據分析”就是機器學習的舞台。 數據科學的核心即通過分析數據獲取價值。機器學習是大數據時代必不可少 ...

Mon Jun 17 06:46:00 CST 2019 0 1240
機器學習算法優缺點及其應用領域

快。 4、決策樹可以很好的擴展到大型數據庫,同時它的大小獨立於數據庫大小。 二、決策樹缺點 1、對缺失數據 ...

Fri Apr 17 02:41:00 CST 2015 0 6071
機器學習算法優缺點及其應用領域

決策樹一、 決策樹優點1、決策樹易於理解和解釋,可以可視化分析,容易提取出規則。 2、可以同時處理標稱型和數值型數據。 3、測試數據集時,運行速度比較快。 4、決策樹可以很好的擴展到大型數據庫,同時它的大小獨立於數據庫大小。 二、決策樹缺點1、對缺失數據處理比較困難。 2、容易出現 ...

Fri Mar 29 06:20:00 CST 2019 0 503
深度學習在美團搜索廣告排序應用實踐

一、前言 在計算廣告場景,需要平衡和優化三個參與方——用戶、廣告主、平台的關鍵指標,而預估點擊率CTR(Click-through Rate)和轉化率CVR(Conversion Rate)是其中非常重要的一環,准確地預估CTR和CVR對於提高流量變現效率,提升廣告主ROI(Return ...

Fri Jun 08 18:01:00 CST 2018 0 3663
機器學習練習(二)-機器學習的四大應用領域

一·數據挖掘   數據挖掘主要是應用於大數據領域,利用機器學習的模型來挖掘數據的潛在價值。發現數據之間的關系。比如根據房價的變化預測房價,根據天氣信息預測天氣等。會應用經典的回歸類問題。   傳統的監督學習,或者非監督學習,或者與深度學習相結合的方式。 二·計算機視覺   讓機器像人一樣 ...

Sat Dec 29 07:27:00 CST 2018 0 1596
項目實戰(架構六)——Elasticsearch實現商品搜索

一、前言   Elasticsearch是一個分布式、可擴展、實時的搜索與數據分析引擎,它能從一開始就賦予你的數據以搜索、分析和探索的能力,可用於全文搜索和數據實時統計。 二、框架   Elasticsearch的安裝和使用   1、下載Elasticsearch6.2.2壓縮包,下載地址 ...

Thu Dec 05 01:00:00 CST 2019 1 2206
[機器學習筆記]奇異值分解SVD簡介及其在推薦系統的簡單應用

本文先從幾何意義上對奇異值分解SVD進行簡單介紹,然后分析了特征值分解與奇異值分解的區別與聯系,最后用python實現將SVD應用推薦系統。 1.SVD詳解 SVD(singular value decomposition),翻譯成中文就是奇異值分解。SVD的用處有很多,比如:LSA(隱性 ...

Sat Mar 05 04:40:00 CST 2016 2 47422
同態加密在機器學習應用

部分文字引用自該文:崔建京, 龍軍, 閔爾學, et al. 同態加密在加密機器學習應用研究綜述[J]. 計算機科學, 2018(4):46-52. 同態加密   Rivest等人[1]於1978年最早提出了同態加密的概念:同態加密是一種加密形式,允許用戶直接對密文進行特定的代數運算,得到 ...

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