美团机器学习实践

最新推荐文章于 2022-06-10 17:29:47 发布
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#机器学习

本博客全面解析O2O场景中的数据科学应用，从问题建模到深度学习，涵盖特征工程、模型融合、用户画像构建、POI实体链接、评论挖掘等关键环节，深入探讨推荐系统、广告营销策略及用户偏好分析，为O2O业务提供数据驱动的决策支持。

第一章 问题建模

 

第二章 特征工程

 

第三章 常用模型

 

第四章 模型融合

 

第五章 用户画像

 

第六章 POI实体链接

 

第七章 评论挖掘

 

第八章 O2O场景下的查询理解和用户引导

 

第九章 O2O场景下排序的特点

 

第十章 推荐在O2O场景中的应用

 

第十一章 O2O场景下的广告营销

 

第十二章 用户偏好和损失建模

 

第十三章 深度学习概述

 

第十四章 深度学习在文本领域中的应用

 

第十五章 深度学习在计算机视觉中的应用

 

第十六章 大规模机器学习

 

第十七章 特征工程和实验平台

Shine_180419
关注
《美团机器学习实践》读后感和一点思考
沉迷单车的追风少年
04-29 2330
最近拜读了美团算法团队出品的《美团机器学习实践》，这本书写于2018年，一个大模型还没有标配的时代。这本书侧重于工业界的实践，能清楚地让我们了解到工业界和学术界对机器学习的关注方向上的差异，值得一读。因为我是重点做模型工程/模型部署方向的，所以重点关注这个方面，汲取美团技术团队的经验。
【阅读笔记】美团机器学习实践_5.2用户画像
weixin_41989015的博客
04-14 600
用户画像：从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常需要有一定的商业价值。 用户图像数据挖掘： 1.数据收集 公司自有数据、互联网抓取的公开数据、第三方数据等 2.特征计算 特征爬虫：给出数据样本后，自动扫描结构化的数据表，根据相关性指标找到和样本标签强相关的数据列，处理后加入特征库作为后续建模使用。 3.特征库维护 统一管理特征，方便新特征的生成和老特征的下线，保证特征质量，检测特征波动情况，有质量风险的时候提出预警。 4.机器学习模型 使用算法建模。 注意为了方便统一预测，会采用
《美团机器学习实践》笔记
年迈的艺术家们
01-04 1235
偶然在群里看到了《美团机器学习实践》这本书的pdf资源，而美团又是一直以来我最敬佩的公司之一，之前从美团技术团队那个账号学到了很多，所以拜读一下这本书，这里简要整理一下读书笔记。 全书总共分为通用流程、数据挖掘、搜索与推荐、计算广告、深度学习、算法工程这几部分，涉及范围较为广泛。 一、通用流程 1.问题建模 一个问题拿到手，需要通过机器学习的方式进行处理，首先要通过评估指标、样本选择、交叉验证等一...
《美团机器学习实践》思维导图
女王の专属领地
05-31 1040
Journal of Data Acquisition and Processing：2016
《美团机器学习实践》—— 读后总结
weixin_33759269的博客
09-23 587
从9月23日开始整理思维导图，前前后后半个月左右，收获确实比第一次阅读要多一些，以后会尽量按这种方式阅读，提高效率。 第一章 问题建模 第二章 特征工程 第三章 常用模型 第四章 模型融合 第五章 用户画像 第六章 POI实体链接 第七章 评论挖掘 第八章 O2O场景下的查询理解和用户引导 第九章 O2O场景下排序的特点 第十章 推荐在O2O场景中的应用 第十一章 O2O场...
美团机器学习实践与算法工程案例分析
资源摘要信息: "本书名为《人工智能+美团+机器学习实践+面经》，主要针对有一定机器学习基础的工程技术人员和在校大学生，系统性地介绍了人工智能和机器学习在美团的实际应用案例，以及算法工程师面试相关的知识点。...
《美团机器学习实践》学习笔记：POI实体链接与评论挖掘
qq_24034545的博客
04-09 3390
POI实体链接 概念：POI实体链接是指对相同POI的不同描述进行关联和聚合。 背景和难点 两组POI信息——一组是美团已经有的POI信息库（库存POI库），另一组是希望与之进行POI实体链接的信息库（待选POI库）。目标是希望两个库中实际实体相同的POI建立一对一或多对一的实体链接。如“IU酒店晋中介休裕华路店”与“IU酒店（晋中介休裕华路店）”是同一个实体的不同POI，只是在写法上有...
《美团机器学习实践》
qq_33790600的博客
12-06 784
前言 第一部分 通用流程 第1章 问题建模
美团机器学习InAction系列—实例详解机器学习如何解决问题
henryzhihua
05-11 5423
原文  http://tech.meituan.com/mt-mlinaction-how-to-ml.html 前言 随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工 业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问题。我们结合美团在机器学习上
评书：《美团机器学习实践》
weixin_33724059的博客
12-08 243
新入手一本《美团机器学习实践》，读完觉得很有意思，把一部分内容分享给大家。 这本书分为六部分，第一部分是通用流程，讲的是机器学习在实践中应用的通用流程，有些经验之谈很有意思；第二部分讲的是数据挖掘，主要包括用户画像、POI实体链接和评论挖掘；第三部分是搜索和推荐，顾名思义，讲的是美团中的应用的搜索和推荐架构；第四部分计算广告；第五部分讲的是深度学习；第六部分讲的是算法工程。 第一部分和第五部分属于...
美团机器学习实践（5）深度学习
山中有石为玉
06-25 665
目录 第13章 深度学习概述 13.1 深度学习发展历程 13.2 深度学习模型基础 13.3 深度学习研究热点 第14章 深度学习在文本领域中的应用 14.1 基于深度学习的文本匹配 14.2 基于深度学习的排序模型 第15章 深度学习在计算机视觉中的应用 15.1 基于深度学习的OCR 15.2 基于深度学习的图像智能审核 15.3 基于深度学习的图像质量排序 第13章...
《美团机器学习实践》高清PDF+思维导图+美团算法团队
weixin_30577801的博客
01-12 2685
在美团的搜索、推荐、计算广告、风控、图像处理等领域，相关的人工智能技术得到广泛的应用。《美团机器学习实践》包括通用流程、数据挖掘、搜索和推荐、计算广告、深度学习以及算法工程6大部分内容，全面介绍了美团在多个重要方面对机器学习的应用。通过本书，有经验的算法工程师可以了解美团在这方面的做法，在校大学生可以学习机器学习算法如何在具体的业务场景中落地。 下载：https://pan.baidu...
美团机器学习实践-思维导图总结
Data _designer
04-14 2403
后面深度学习和并行计算部分就没总结了，个人技术深度还不够，留到以后吧
机器学习在美团配送系统的实践：用技术还原真实世界
weixin_34355559的博客
12-14 310
在2018 AI开发者大会（AI NEXTCon）上，美团配送AI方向负责人何仁清，分享了美团在即时配送领域中机器学习技术的最新进展，以及如何通过大数据和机器学习手段，建立对线下真实世界各种场景的感知能力，还原并预测配送过程各个细节，从而提升整体配送系统的精度。 美团“超脑”配送系统的由来 2014年，斯嘉丽·约翰逊主演的科幻片《超体》大火，影片中主人公Lucy由于无意中摄入了大量的代号为“C...
《美团机器学习实践》随笔（一）
wk19951125的博客
05-13 286
《美团机器学习实践》随笔（一）美团机器学习实践特征工程EDA（探索性数据分析）数值特征类别特征时间特征空间特征文本特征特征选择过滤方法封装方法嵌入方法工具参考文献 美团机器学习实践 特征工程 EDA（探索性数据分析） 采用各种技术(大部分为可视化技术)在尽量少的先验假设条件下，探索数据内部结构和规律的一种数据分析方法或理念 。 主要技术： 可视化技术：箱形图 、 直方图、多变量图 、 链图 、...
机器学习在美团配送系统的实践：用技术还原真实世界-笔记
SnailTyan
06-10 1609
阅读笔记
【美团机器学习实践】问题建模
weixin_40835491的博客
04-14 521
机器学习解决问题的通用流程，主要分为4大部分： 1.问题建模 2.特征工程 3.模型选择 4.模型融合 问题建模包含三部分：评估指标、样本选择、交叉验证 1.1评估指标 评估指标用于反映模型效果，预测问题中，将预测结果和真实结果进行比较，为： 实际项目中，线下和线上的评估指标尽可能变化趋势保持一致，线上成本明显高于线下实验成本，在线上实验较长时间并对效果进行可信度检验（如t−testt-tes...
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