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原创 互联网广告中的重要概念
一、广告的目的“所有的广告的目的不是在于能够整取多少的利润，广告的直接目的是借助某种有广泛受众的媒介的力量，完成较低成本的用户接触（reach）。”二、互联网广告的类型类型包括：效果广告、品牌广告。品牌广告特点：以塑造独特良好的品牌或者产品形象为目的，关注于提升较长时间期内的离线转化率。通常表现为合约广告产品。效果广告特点：广告主只需要为可衡量的结果付费，是目前互联网上比例最多...
2019-04-26 22:23:25
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原创 逻辑回归_梯度跟新公式的理解
自己学习机器学习，看到逻辑回归中梯度更新时，始终无法理解更新公式。那个看起来很莫名的公式长这样：weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error为什么要转置，为什么要用乘法将这个矩阵和差异向量相乘，下面就来详细讲讲吧。首先，根据梯度算法:$w := \alpha*f_{(w)}$
2017-12-13 15:26:09
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原创 数据建模-方法篇
一、方法理论在上一篇“数据建模-概念篇”中有提到，数据建模有四个阶段：业务建模、领域概念建模、逻辑建模、物理建模。1、业务建模业务建模，主要包含以下几个部分： 划分整个单位的业务，一般按照业务部门的划分，进行各个部分之间业务工作的界定，理清各业务部门之间的关系。 深入了解各个业务部门内的具体业务流程并将其程序化。 提出修改和改进业务部门工作流程的方...
2021-01-05 13:52:52
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原创 Python8天速成 - DAY1基础知识
有多少人跟我一样，学编程语言之前，都喜欢先找出几本大部头，结果翻了20页就没了耐心。多年的经验，我发现一些知识点可能你未来10年的工作中都未必用到，而10年后，你真的还记得某一瞬间在某本书上看到的那个定义或者讲解么？如果在新手接触一门语言时，有一个快速入门法，先概览全局，然后再在实践中不断找资料深入，这样的效果是不是会事半功倍呢？本着这样的想法，编写了这个8-DAY文章系列，如果大家觉得有帮助，记得点赞哦O(∩_∩)O~~下面开始了——DAY1基础知识1、安装python这一步，网上有太多教
2020-10-27 15:02:01
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原创 数据建模-概念篇
一、Data Warehouse数据仓库 “A data warehouse is a subject-oriented, integrated, nonvolatile, and time-variant collection of data in support of management’s decisions.”——Bill Inmon（“Building the Data ...
2020-03-17 17:16:10
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原创 SVM理论学习
一、定义SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。二、优缺点优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易于解释。SVM能够利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值，而其他分类方法（如基于规则的分类器和人工神经网络）都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空
2019-06-14 22:07:55
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原创 广告作弊
前言：广告作弊，就是一些不良广告网络通过虚假地触发网站和应用中的广告展示而产生收入的方法。2013年，秒针系统日前发布《互联网广告反作弊技术白皮书》，把点击率异常、IP分布异常、URL/访问者指纹信息（浏览器、操作系统等）异常、点击没有对应的曝光请求、来源异常、时间分布异常等六种非正常广告行为界定为虚假流量。但在几年后的今天，随着移动时代的到来，广告作弊有了新的发展。本文仅作抛砖引玉。...
2019-04-30 17:24:23
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原创 常用数学符号的 LaTeX 表示方法
１、指数和下标可以用^和_后加相应字符来实现。比如：2、平方根（square root）的输入命令为：\sqrt，n 次方根相应地为: \sqrt[n]。方根符号的大小由LATEX自动加以调整。也可用\surd 仅给出 符号。比如：3、命令\overline 和\underline 在表达式的上、下方画出水平线。比如：4、命令\overbrace 和\underbrace 在表达式的
2019-04-27 20:03:02
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原创 win10_64位下安装anaconda+python3.5.2+tensorflow-gpu
步骤简介:安装CUDA : CUDA8_win10 版本 安装cuDNN : cuDNN6.0_win10 版本 安装Anaconda最新版 安装python3.5.2 安装tensorFlow : 1.3 版本安装过程:1、安装CUDA和cuDNN下载地址 : https://pan.baidu.com/s/1gs7P2kvNYMSZXtnDvlAhjg密码: p...
2018-08-14 19:54:56
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原创 Logistic回归的python代码
from numpy import *''' 逻辑回归用于分类和预测，是先采用线性回归作为基础，然后采用sigmoid函数 对所有特征（X0~Xn）做线性回归：z = W0X0 + W1X1 + ...+ WnXn + S（s为一个不依赖于特征的数值） 为了判断分类，以z作为输入，采用sigmoind函数：f(z)=1/（1+exp（-z））
2017-12-27 19:51:23
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空空如也
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