| | | | 美團機器學習實踐 計算機與互聯網 書籍 | | 該商品所屬分類：圖書 -> ε | | 【市場價】 | 596-864元 | | 【優惠價】 | 373-540元 | | 【出版社】 | 人民郵電出版社 | | 【ISBN】 | 9787115484635 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| 版本 | 正版全新電子版PDF檔 | | 您已选择： | 正版全新 | 溫馨提示：如果有多種選項，請先選擇再點擊加入購物車。*. 電子圖書價格是0.69折，例如了得網價格是100元，電子書pdf的價格則是69元。
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| | 內容介紹 | |
出版社：人民郵電出版社 ISBN：9787115484635 商品編碼：41062344009 代碼：79
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | 美團機器學習實踐 計算機與互聯網 書籍 | | 作者： | 美團算法團隊 | | 代碼： | 79.0 | | 出版社： | 人民郵電出版社 | | 出版日期： | 2018-08-01 | | ISBN： | 9787115484635 | | 印次： | | | 版次： | | | 裝幀： | 平裝-膠訂 | | 開本： | 小16開 |
| 內容簡介 | | 人工智能技術正以一種qian所wei有的速度深刻地改變著我們的生活，引導了第四次工業。美團作為國內O2O領域領 先的服務平臺，結合自身的業務場景和數據，積極進行了人工智能領域的應用探索。在美團的搜索、、計算廣告、風控、圖像處理等領域，相關的人工智能技術得到廣泛的應用。本書包括通用流程、數據挖掘、搜索和、計算廣告、深度學習以及算法工程6大部分內容，全面介紹了美團在多個重要方面對機器學習的應用。 本書適合有一定機器學習基礎的工程技術人員和在校大學生學習和閱讀。通過本書，有經驗的算法工程師可以了解美團在這方面的做法，在校大學生可以學習機器學習算法如何在具體的業務場景中落地。 |
| 目錄 | 目錄
第一部分 通用流程
第1章 問題建模2
1.1評估指標3
1.1.1分類指標4
1.1.2回歸指標7
1.1.3排序指標9
1.2樣本選擇10
1.2.1數據去噪11
1.2.2采樣12
1.2.3原型選擇和訓練集選擇13
1.3交叉驗證14
1.3.1留出法14
1.3.2K折交叉驗證15
1.3.3自助法16
參考文獻17
第2章 特征工程18
2.1特征提取18
2.1.1探索性數據分析19
2.1.2數值特征20
2.1.3類別特征22
2.1.4時間特征24
2.1.5空間特征25
2.1.6文本特征25
2.2特征選擇27
2.2.1過濾方法28
2.2.2封裝方法31
2.2.3嵌入方法31
2.2.4小結32
2.2.5工具介紹33
參考文獻33
第3章常用模型35
3.1邏輯回歸35
3.1.1邏輯回歸原理35
3.1.2邏輯回歸應用38
3.2場感知因子分解機39
3.2.1因子分解機原理39
3.2.2場感知因子分解機原理40
3.2.3場感知因子分解機的應用41
3.3梯度提升樹42
3.3.1梯度提升樹原理42
3.3.2梯度提升樹的應用44
參考文獻44
第4章模型融合45
4.1理論分析46
4.1.1融合收益46
4.1.2模型誤差 分歧分解46
4.1.3模型多樣性度量48
4.1.4多樣性增強49
4.2融合方法50
4.2.1平均法50
4.2.2投票法52
4.2.3Bagging54
4.2.4Stacking55
4.2.5小結56
參考文獻57
D二部分數據挖掘
第5章用戶畫像60
5.1什麼是用戶畫像60
5.2用戶畫像數據挖掘63
5.2.1畫像數據挖掘整體架構63
5.2.2用戶標識65
5.2.3特征數據67
5.2.4樣本數據68
5.2.5標簽建模69
5.3用戶畫像應用83
5.3.1用戶畫像實時查詢繫統83
5.3.2人群畫像分析繫統87
5.3.3其他繫統90
5.3.4線上應用效果91
5.4小結91
參考文獻91
第6章POI實體鏈接92
6.1問題的背景與難點92
6.2國內jiu店POI實體鏈接解決方案94
6.2.1jiu店POI實體鏈接94
6.2.2數據清洗96
6.2.3特征生成97
6.2.4模型選擇與效果評估100
6.2.5索引粒度的配置101
6.3其他場景的策略調整101< |
| 編輯 | | 美團科學家張錦懋作序，美團技術委員會執行zhu席劉彭程以及美團科學家、副總裁夏華夏傾力 美團AI O2O智慧結晶，機器學習算法落地實踐，內容涵蓋搜索、、風控、計算廣告、圖像處理領域 作者來源於一線資-深工程師，內容接地氣，可指導開發一線的工程師 |
| 媒體評論 | | 機器學習技術發展迅猛，不再是書本上陌生的概念，已經在方方面面影響著人們的生活。美團是領-先的互聯網 生活服務平臺，技術正在這裡幫助人們喫得更好、活得更好。本書全面、真實地向讀者展示了機器學習在生活服務多種場景中的成功實踐。 ——劉彭程，美團技術委員會執行zhu席 機器學習技術領域很廣，可以應用在不同場景；美團的業務剛好也是多種多樣的，其中應用了很多不同的機器學習技術。本書把這些理論和實踐結合起來，可以幫助讀者更好地學習、理解和應用機器學習技術。 ——夏華夏，美團科學家、副總裁 |
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