【資料】關於資料質量,營銷人必知六問
小編邀請您,先思考: 1 如何讓資料優質? 資料驅動的廣告需要優質資料。但大量的不良資料和經不起推敲的資料使用方式可能會給營銷活動造成不良影響。 營銷人員需要知道何時使用自己的資料,何時依賴合作伙伴。他們需要在成本、準確性和規模之間做權衡取...
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小編邀請您,先思考: 1 Adaboost演演算法的原理是什麼 ? 2 Adaboost演演算法如何實現? 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost是什麼 AdaBoost,是英文”Adaptive Boosti...
ICLR 2018年的接收的論文已經release出來很久了,連結:https://chillee.github.io/OpenReviewExplorer/index.html 最近整理了其中一些論文的摘要和官方評價做了翻...
在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關註每篇論文背後的探索和思考。 在這個欄目裡,你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點,時刻緊跟 AI 前沿成果。 點選本文底部的「閱讀原文」即刻加入社群,檢視更多最新論文推薦。 這是 Pape...
小編邀請您,先思考: 1 特徵工程是什麼?如何做特徵工程? Feature engineering is the process of transforming raw data into features that better repr...
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小編邀請您,先思考: 1 資料預處理包括哪些內容? 2 如何有效完成資料預處理? 資料的質量和包含的有用資訊量是決定一個機器學習演演算法能夠學多好的關鍵因素。因此,我們在訓練模型前評估和預處理資料就顯得至關重要了。 資料預處理沒有統一的標準,...
小編邀請您,先思考: 1 如何構建決策樹? 2 決策樹適合解決什麼問題? 1. 什麼是決策樹/判定樹(decision tree)? 決策樹(Decision Tree)演演算法是機器學習(Machine Learning)中分類演演算法中的一...
「PhD Talk」是 PaperWeekly 的學術直播間,旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為,單向地輸出知識並不是一個最好的方式,而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義,從而產生更大的價值。 這是第 24 期...