書山有路勤為徑竿秆，學(xué)海無(wú)涯苦作舟
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IP屬地：浙江
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AdBright-皓量科技作為中國(guó)領(lǐng)先的移動(dòng)廣告技術(shù)服務(wù)商旨袒，致力于構(gòu)建高效瓣铣、透明的廣告生態(tài)系統(tǒng)炮叶。<br>AdBright依托大數(shù)據(jù)挖掘和人工智能學(xué)習(xí)算法碗旅，結(jié)合高效的實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)算法架構(gòu)和精準(zhǔn)的多維人群畫像，為廣告主和廣告服務(wù)商提供專業(yè)高效的智能營(yíng)銷決策管理和解決方案悴灵。
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【2018-12-28】一篇文章讀懂 Ad Network积瞒、Ad Exchange川尖、DSP、SSP茫孔、DMP的區(qū)別叮喳？首先，你對(duì)互聯(lián)網(wǎng)廣告的產(chǎn)業(yè)鏈要至少有一個(gè)基本的了解缰贝。什么是廣告主（advertiser）馍悟，什么是媒體（publisher），什么是廣告商（agency）剩晴。廣告主顯然是指想為自...
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如果你想復(fù)雜了,你一定想錯(cuò)了
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一位機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者??悼嫉，一名NLP領(lǐng)域的菜鳥??，一個(gè)為AI而奮斗的程序猿??????<br><br>機(jī)器學(xué)習(xí)QQ交流群：613944735<br>微信公眾號(hào)：AI極客<br>后續(xù)更新優(yōu)先發(fā)布到個(gè)人公眾號(hào)<br>
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愛生活改含，愛美食彻舰，愛行走，愛閱讀，既可以朝九晚五又可以浪跡天涯刃唤。
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信息隔心、信息熵、條件熵尚胞、互信息硬霍，信息增益、信息增益比笼裳、基尼系數(shù)唯卖、相對(duì)熵、交叉熵躬柬，KL散度拜轨，woe，IV值允青，混淆矩陣（TPR橄碾，F(xiàn)PR，F(xiàn)1）颠锉，ROC法牲，AUC，ks曲線琼掠，ks值
信息 根絕香農(nóng)的信息是用來消除隨機(jī)不確定性的東西拒垃，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，假設(shè)其輸出為Y瓷蛙，對(duì)于一個(gè)分類yi悼瓮，我們知道他的占比是P(yi)，那么對(duì)于任何一個(gè)樣本艰猬，我們瞎蒙一個(gè)結(jié)果來預(yù)測(cè)Y...
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二元分類特征的選擇：IV值IV值（Information Value）横堡，即信息價(jià)值指標(biāo)，是評(píng)分卡模型中的一個(gè)常見指標(biāo)姥宝，在金融風(fēng)控領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是在特征選擇的場(chǎng)景下恐疲，會(huì)經(jīng)常提及這個(gè)概念腊满。 在...
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數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理訪談-2019第一期活動(dòng)：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理訪談-2019第一期 地點(diǎn)：深圳壹方城 時(shí)間：2019.1.6 15:00～17:00 活動(dòng)內(nèi)容：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理十問 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的一天是怎么樣的？ 當(dāng)初是怎...
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我是 Alice<br>喜歡人工智能，行動(dòng)派<br>創(chuàng)造力悲关，思考力鱼响，學(xué)習(xí)力提升修煉進(jìn)行中<br>歡迎志同道合的小伙伴們和我一起學(xué)習(xí)<br>微信：XerDudu枝秤，備注簡(jiǎn)書<br>公眾號(hào)：極客X養(yǎng)成計(jì)劃<br>轉(zhuǎn)載記得聯(lián)系作者哦篮幢！
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詳解 LSTM今天的內(nèi)容有： LSTM 思路 LSTM 的前向計(jì)算 LSTM 的反向傳播 關(guān)于調(diào)參 LSTM 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory Network,...
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知識(shí)圖譜基礎(chǔ)（三）-schema的構(gòu)建在前面一篇文章《知識(shí)圖譜基礎(chǔ)（二）-知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)》中介紹了知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)，什么是entity箩兽，什么是relation津肛，什么是domain，什么是type等等汗贫。本篇...
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知識(shí)圖譜（knowledge)：02知識(shí)圖譜構(gòu)建知識(shí)圖譜身坐，是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系落包，通過將數(shù)據(jù)粒度從document級(jí)別降到data級(jí)別部蛇，聚合大量知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的快速響應(yīng)和推理咐蝇。 ...
