今天主要和大家聊聊多任务学习在转化率预估上的应用. 多任务学习(Multi-task learning,MTL)是机器学习中的一个重要领域,其目标是利用多个学习任务中所包含的有用信息来帮助每个任务学习得到更为准确的学习器,通过使用包含在相关任务的监督信号中的领域知识来改善泛化性能.深度学习流行之后,MTL在深度网络也有很多尝试和方法. (0).背景介绍 名词定义: CTR: 指曝光广告中,被点击的广告比例 CVR: 指被点击的广告中,最终形成转化的广告比例 CTCVR: 指曝光广告中,被点击且最

翻看日历时间已经来到了2021年,也是共同战役的第二年,许久没有更新文章了,在与懒惰进行过几次斗争都失利之后,今天拿出打工人最后的倔强,终于收获了一场胜利.闲话不多说,今天咱们重点聊聊oCPC中转化率模型与校准. 首先分享近期的一些"好消息",上了两个AB实验,收入全部大涨,但是并没有推全,原因是收入效果不可看.究其原因这两个实验都与oCPC出价相关. 第一组实验是圈定人群AB实验,简单理解就是圈出一部分的人群作为实验组提价,这个实验收入大涨很容易理解,因为有了提价操作,计费也自然提升

1GBDT和LR融合      LR模型是线性的,处理能力有限,所以要想处理大规模问题,需要大量人力进行特征工程,组合相似的特征,例如user和Ad维度的特征进行组合.      GDBT天然适合做特征提取,因为GBDT由回归树组成所以, 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征,然后给LR模型训练,提高点击率预估模型(腾讯).      例如,输入样本x,GBDT模型得到两颗树tree1和tree2,遍历两颗树,每个叶子节点都是LR模型的一个维度特征,在求和每个叶子*权重及时LR模型的分类

论文A Practical Framework of Conversion Rate Prediction for Online Display Advertising 定期更新,获取更多,欢迎star. 一.论文基本描述. 本论文基于Yahoo! BrightRoll (Oath)雅虎的RTB(视频)买方平台(DSP). 由于CPA成为主流出价方式,所以转化率预估变成了关键的问题. 难点: 转化数据非常稀疏.(extremely sparse conversions) 数据延迟回传.(dela

深度学习在美团配送 ETA 预估中的探索与实践 比前一版本有改进:   基泽 周越 显杰 阅读数:32952019 年 4 月 20 日   1. 背景 ETA(Estimated Time of Arrival,“预计送达时间”),即用户下单后,配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中.送达时间预测的结果,将会以”预计送达时间”的形式,展现在用户的客户端页面上,是配送系统中非常重要的参数,直接影响了用户的下单意愿.运力调度.骑手考核,进而影响配送系统整体成本和用户体验. 对于整个配送系统而言,

1.背景 ETA(Estimated Time of Arrival,“预计送达时间”),即用户下单后,配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中.送达时间预测的结果,将会以”预计送达时间”的形式,展现在用户的客户端页面上,是配送系统中非常重要的参数,直接影响了用户的下单意愿.运力调度.骑手考核,进而影响配送系统整体成本和用户体验. 对于整个配送系统而言,ETA既是配送系统的入口和全局约束,又是系统的调节中枢.具体体现在: ETA在用户下单时刻就需要被展现,这个预估时长继而会贯穿整个订单生命周期,

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/300 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)

出自:http://1t.click/7TJ 目录: 案例背景引入 特殊的电商大促场景 抗住大促的瞬时压力需要几台机器? 大促高峰期订单系统的内存使用模型估算 内存到底该如何分配? 新生代垃圾回收优化之一:Survivor空间够不够 新生代对象躲过多少次垃圾回收后进入老年代? 多大的对象直接进入老年代? 别忘了指定垃圾回收器 今日思考题 1.案例背景引入 按照惯例,我们接下来会用案例驱动来带着大家分析到底该如何在特定场景下,预估系统的内存使用模型. 然后合理优化新生代.老年代.Eden和Surv

在计算广告中,CTR是非常重要的一环.对于特征组合来说,业界通用的做法主要有两大类:FM系列和Tree系列.这里我们来介绍一下FM系列. 在传统的线性模型中,每个特征都是独立的,如果需要考虑特征与特征之间的相互作用,可能需要人工对特征进行交叉组合.非线性SVM可以对特征进行核变换,但是在特征高度稀疏的情况下,并不能很好的进行学习.现在有很多分解模型可以学习到特征之间的交互隐藏关系,基本上每个模型都只适用于特定的输入和场景.推荐系统是一个高度稀疏的数据场景,由此产生了FM系列算法. 本文主要涉及四

目录: 案例背景引入 特殊的电商大促场景 抗住大促的瞬时压力需要几台机器? 大促高峰期订单系统的内存使用模型估算 内存到底该如何分配? 新生代垃圾回收优化之一:Survivor空间够不够 新生代对象躲过多少次垃圾回收后进入老年代? 多大的对象直接进入老年代? 别忘了指定垃圾回收器 今日思考题 1.案例背景引入 按照惯例,我们接下来会用案例驱动来带着大家分析到底该如何在特定场景下,预估系统的内存使用模型. 然后合理优化新生代.老年代.Eden和Survivor各个区域的内存大小. 接着再尽量优化参

逻辑回归模型预估的是样本属于某个分类的概率,其损失函数(Cost Function)可以像线型回归那样,以均方差来表示:也可以用对数.概率等方法.损失函数本质上是衡量”模型预估值“到“实际值”的距离,选取好的“距离”单位,可以让模型更加准确. 1. 均方差距离 \[{J_{sqrt}}\left( w \right) = {\sum\limits_{i = 1}^m {{y_i}\left( {1 - p\left( {{x_i};w} \right)} \right)} ^2} + \left

什么是模式识别(Pattern Recognition)? 按照Bishop的定义,模式识别就是用机器学习的算法从数据中挖掘出有用的pattern. 人们很早就开始学习如何从大量的数据中发现隐藏在背后的pattern.例如,16世纪的Kepler从他的老师Tycho搜集的大量有关于行星运动的数据中发现了天体运行的规律,并直接导致了牛顿经典力学的诞生.然而,这种依赖于人类经验的.启发式的模式识别过程很难复制到其他的领域中.例如手写数字的识别.这就需要机器学习的技术了.(顺便提一下,开普勒定律在物理

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模

https://blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/details/80934278 Logistic回归的极大似然估计求解参数的推导: https://blog.csdn.net/LegenDavid/article/details/79221063 推导到最后要计算的方程(对各个参数求偏导,使其等于0,这样联合概率取得最大值--极大似然),和 Logistic回归采用-log损失函数(对各个参数求偏导,使其等于0,这样损失函数取得最小值--预测最为准确) 这两个地方

参见 基于中文人员特征的性别判定方法  理论,告诉一个名字,来猜猜是男是女,多多少少有点算命的味道.此命题是一种有监督的学习方法,从标注好的训练数据学习到一个预测模型,然后对未标注的数据进行预测. 1.首先,有监督的学习方法,就需要这样一批标注数据:大量的人名,以及其性别.训练数据集参考 SofaSofa-数据科学社区 及其它网页爬取的数据: 2.对下载的数据进行清洗及特征提取,其流程如下: 根据姓氏辞典把姓氏去掉,留下不带姓氏的名字: 参见上一篇论文,特征有三个维度,分别用X1,X2,X3(=

美团点评2017校招笔试真题-算法工程师B   1.以下关于经典的k-means聚类的说法哪个是错误的? A:k-means聚类算法是全局收敛的 B:k-means的聚类结果和初始聚类中心点的选取有关 C:k-means聚类算法的时间复杂度是O(NKT),其中N为样本个数,K为聚类团数量,T为迭代次数 D:k-means聚类算法无法自动确定聚类团数量 正确答案: A 时间复杂度O(tkn)是线性的,t是循环次数,k是聚类的个数,n是数据点的个数. 用户需事先指定聚类数目k.算法对异常值十分敏感.

此文适合对象:CFD完全新手,没有流体力学基础,没有数值计算基础,甚至没有计算机基础. 作为一个CFD完全新手,你需要知道的几件事情 1.CFD是拿来用的,不是拿来学的 除非你是搞CFD理论的,比如一些数学或计算机专业的需要学习CFD理论,否则如果你是搞工程的,那么最好是将CFD作为工具,不要花费过多的精力去关注CFD内部细节,这些细节让那些学数学或计算机的人关注好了.将CFD当做自己可以信任的伙伴,投其所好即可. 2.流体力学是雪中送炭,计算流体力学是锦上添花 学习计算流体力学能够帮助我们更好