微博广告系统的智能飞跃:云计算如何驱动精准投放新高度?

比如:在转化率方面CVR算法,用于预估投放中的转化指标,创建一个投放计划,大概能覆盖多少人,消耗多少金额等;另外与人群画像相关的的逻辑回归、随机森林、k-means、各类决策树等;对于广告投放来说比较关键的有预估环节和用户召回环节。预估是给广告主消耗的一个范围,而召回者是在投放过程中不断优化、识别更多更好的...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习在结构仿真中的应用背景和意义。2.应用领域介绍,包括结构设计优化、结构健康监测、材料性能预测等。3.机器学习在结构仿真中应用的挑战和解决方案。3.机器学习在结构设计优化中的应用1.基于机...

AI产品经理必知的100个专业术语

15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(Suppor...

决策树与随机森林算法:可视化的决策过程

生成决策树包括特征选择、决策树生成、决策树剪枝等三个步骤。在特征选择和决策树生成阶段,最重要的任务就是通过信息熵来筛选出更重要的特征,并把更重要的特征放到更靠前的节点上去。决策树会评估每一个特征划分后系统的“信息熵指标”,“信息熵指标”最低的特征越靠近根节点,这样一来,决策树的复杂度和计算时间...

万字实录:黄仁勋对话扎克伯格,都说了什么?

我认为很少有人意识到,推荐系统是世界上设计出的最大计算系统之一。我认为Lama2可能是去年AI领域最重大的事件。当我们面对一个任务或问题时,我们通常会考虑多个选项,甚至可能构建一个决策树来考虑每种可能的选择所带来的不同结果。这就是我们在进行规划的过程。未来的AI也将执行类似的操作。

关于消费投资热退潮的思考(一):怎样开发好产品?

(1)消费决策树及竞争分析:我们认为一个产品的价值,在于能够满足一定数量的用户的某种特定需求,且说服用户为之付费(www.e993.com)2024年11月7日。因此产品开发应该基于更清晰的用户需求研究和产品功能利益满足,这就需要用到消费决策树模型:动机:用户存在某种需要被满足的内在想法,比如口渴了;...

联邦计算:不暴露真实数据如何完成合作建模?

第二，这里把小混混划分成高低两组，但到底多少是高，多少是低，划分点在哪其实也需要机器一个个可能性去试，这里称为联邦决策树中的分裂点搜索。第三，现在只是两个线索的两两组合，共有四个组合。如果有1000条线索选三个来组合呢，那就有1000X1000X1000，即一百万种组合需要计算的，这计算量太多了，需要算...

如何快速有效地做决策? 提升你的决策能力,怎样不后悔不纠结?

2关于决策的几个思维小技巧①简单的二分法利弊分析,左边列好处,右边列坏处,最后综合评定。这是为了平衡,避免脑子发热,只看到一个方面,过于盲目片面。看到好处的时候,也要思考它可能带来的弊端。②决策树,推演根据问题,罗列可能的情况,就像树枝一样,每个情况一条支线,标注发生的概率,一定要把所有可能的情...

初学者必读:IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算

使用一个决策树学习算法,我可以通过一个指标来识别属性(其中一个例子是信息增益)。在这个例子中,心情(mood)是生产力的主要影响因素,所以我根据GoodMood一项是Yes或No而对这个数据集进行了分割。但是,在Yes这边,还需要我根据其它两个属性再次对该数据集进行切分。表中不同的颜色对应右侧中不同颜色的...

李开复的书告诉你,如何给非专业人士讲解什么是深度学习

有一种名叫决策树的机器学习方法,就和上面根据特征规律来识字的过程非常相似。当计算机只需要认识“一”、“二”、“三”这三个字时,计算机只要数一下要识别的汉字的笔画数量,就可以分辨出来了。当我们为待识别汉字集(训练数据集)增加“口”和“田”时,计算机之前的判定方法失败,就必须引入其他判定条...