
算法面试
算法有点趣
数据挖掘程序员,川妹纸,定居深圳。代码基础薄弱,后期狂补。日积月累,越来越专。
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ESMM的理解和高频面试问题
ESMM的理解首先,理解部分主要是ESMM要解决什么问题,以及解决方案。弱未度过原文的可以查阅原论文。ESMM的理解——ESMM要解决什么问题Sample Selection Bias (SSB) :传统的cvr模型是基于点击的样本建模,而线上预估是在全局样本上预估——即所有候选集上。这就出现了线下训练的样本空间(有点击样本)和预估的样本空间(全局样本)有偏差,即样本空间分布不同,这就是所谓的SSB问题。原创 2023-02-24 10:41:49 · 1390 阅读 · 0 评论 -
为什么不用平方误差(MSE)作为Logistic回归的损失函数?
转载大佬的文章,以便后续再翻阅https://blog.youkuaiyun.com/lafengxiaoyu/article/details/109916750转载 2021-03-18 10:59:46 · 744 阅读 · 0 评论