课时2：基于GBDT算法的CTR预估
Flink-Learning训练营：课时2：基于GBDT算法的CTR预估课程地址：https://developer.aliyun.com/trainingcamp/0bcc1ab57cf841a2af632d6252fecbabFlinML算法体验：基于GBDT算法的预估 内容简介一、...
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推荐系统[三]：粗排算法常用模型汇总(集合选择和精准预估)，技术发展历史（向量內积，Wide&Deep等模型）以及前沿技术
1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型...
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ML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题
特征工程之高维组合特征的处理思路1、原始数据：语⾔言和类型两种离散特征2、为了提高拟合能力，语言和类型可以组成二阶特征3、以逻辑回归算法为例例<x_i,x_j>表示x_i和x_j的组合特征，w_ij的维度等于 |x_i|*|x_j| = 2*2 = 44、所有的特征，才开始看起来没有任何...
怀人-基于深度学习的广告CTR预估算法
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【阿里算法天才盖坤】解读阿里深度学习实践，CTR 预估、MLR 模型、兴趣分布网络等
作为阿里妈妈精准展示技术部资深总监的盖坤在阿里的花名是靖世，被外界成为“算法天才”。2011 年，刚进阿里的盖坤提出了分片线性模型 MLR，这对当时主要使用简单线性模型做 CTR 预估的业界来说，因为极大地提高了 CTR 预估的准确性而颇具意义。几年来，MLR 模型已经被广泛应用在直通车定向和钻展业...
基于深度学习的广告CTR预估算法
摘要：本文主要介绍了广告CTR预估算法在引入深度学习之后的基本演化过程及一些最新的进展，重点是从工业实现和应用的视角对Deep CTR模型进行剖析，探讨为什么这样设计模型、模型的关键要点是什么。主要内容按照“内”、“外”两个不同的角度进行介绍：内部集中介绍了典型模型的网络结构演化过程，外部则关注于不...
业余草总结常见计算广告点击率预估算法
业余草今天给大家推荐一篇有深度的算法文章。 前言 谈到CTR，都多多少少有些了解，尤其在互联网广告这块，简而言之，就是给某个网络服务使用者推送一个广告，该广告被点击的概率，这个问题难度简单到街边算命随口告诉你今天适不适合娶亲、适不适合搬迁一样，也可以复杂到拿到各种诸如龟壳、铜钱等等家伙事，在沐浴更衣...
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