美团机器学习实践/美团技术丛书--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

人工智能技术正以一种前所未有的速度深刻地改变着我们的生活，引导了第四次工业革命。美团作为国内O2O领域领先的服务平台，结合自身的业务场景和数据，积极进行了人工智能领域的应用探索。在美团的搜索、推荐、计算广告、风控、图像处理等领域，相关的人工智能技术得到广泛的应用。美团算法团队著的《美团机器学习实践》包括通用流程、数据挖掘、搜索和推荐、计算广告、深度学习以及算法工程 6大部分内容，全面介绍了美团在多个重要方面对机器学习的应用。本书非常适合有一定机器学习基础的工程技术人员和在校大学生学习和阅读。通过本书，有经验的算法工程师可以了解美团在这方面的做法，在校大学生可以学习机器学习算法如何在具体的业务场景中落地。

第一部分通用流程第1章问题建模 1.1 评估指标 1.1.1 分类指标 1.1.2 回归指标 1.1.3 排序指标 1.2 样本选择 1.2.1 数据去噪 1.2.2 采样 1.2.3 原型选择和训练集选择 1.3 交叉验证 1.3.1 留出法 1.3.2 K折交叉验证 1.3.3 自助法参考文献第2章特征工程 2.1 特征提取 2.1.1 探索性数据分析 2.1.2 数值特征 2.1.3 类别特征 2.1.4 时间特征 2.1.5 空间特征 2.1.6 文本特征 2.2 特征选择 2.2.1 过滤方法 2.2.2 封装方法 2.2.3 嵌入方法 2.2.4 小结 2.2.5 工具介绍参考文献第3章常用模型 3.1 逻辑回归 3.1.1 逻辑回归原理 3.1.2 逻辑回归应用 3.2 场感知因子分解机 3.2.1 因子分解机原理 3.2.2 场感知因子分解机原理 3.2.3 场感知因子分解机的应用 3.3 梯度提升树 3.3.1 梯度提升树原理 3.3.2 梯度提升树的应用参考文献第4章模型融合 4.1 理论分析 4.1.1 融合收益 4.1.2 模型误差-分歧分解 4.1.3 模型多样性度量 4.1.4 多样性增强 4.2 融合方法 4.2.1 平均法

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