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RSS订阅原创 写在博客停更6年之久后的：再见！
因为工作关系，没有太多空闲时间，所以我的博客已经停有6年之久了。期间偶尔有小伙伴催我更新，或者联系我要源文件的，在此多谢大家。最近受到一些新同学的启发，思考了一段时间，我决定重新开始记录和分享一些东西。我抱歉的通知一下以前关注我博客的朋友们，以后我将不再继续在这里发新的内容。如果你有兴趣继续看我写的东西，可以订阅我的知识星球（研习社：39197818），或者过段时间我可能会开个人公众号或者其他平台（目前知识星球已经有更新了，关注我的朋友可以移步过去）为什么这么做呢？主要想独立开发一些东西，写点东西，
2020-07-13 16:58:33
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原创 互联网广告系统综述八机器学习与数据
互联网广告系统综述八机器学习与数据写好标题，却迟迟不知道怎么动手，最近机器学习的一个分支——深度学习，真是火得没朋友啊，过去十几年的最热门的核方法，被成功的放到一边去了，整个工业界开始重新聚焦到神经网络这边来了。方法万能论总是那么让人热血沸腾的。可惜经过一段时间的摸爬滚打，脑子总算清醒了一点，也从一个广告算法工程师的角度去看看这个问题吧。也不谦虚了，就打个比方吧，把角色分一下好说话
2014-11-09 00:04:48
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原创 互联网广告系统综述七特征
互联网广告系统综述七特征描述完系统，模型等方面，就到了花费互联网广告算法工程师的最大精力的点了，就是特征工程，这是一个持久战斗的点。流程复杂，而且各种机器学习的方法都可以在这里用上，有效果，有产出，有指标。当然，玩砸的也不少，打击总是很多的。前面那么多的工作，都可以在系统搭建完成后，变化都不会特别大，剩下还可以变化的，就是预估ctr的时候的那个x了，这个x就是由特征组成，对ctr预估起
2014-11-08 23:58:23
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原创 互联网广告系统综述六模型
互联网广告系统综述六模型经过几个博文的啰啰嗦嗦，又是业务又是定向又是系统架构的，给各位的感觉都是在描述一些外围的东西，真正核心的东西还没说到。对于心急得如干柴烈火的热血青年来说，似乎一直在各种前戏，一直没感受到提抢上阵的快感。就算这么急，这还是得说——在广告算法领域，如果说ctr预估是包子馅的话，前面那些东西就是包子皮，直接吃包子馅，不见得是很正确的吃法。下面就说说大家喜闻乐见的模型吧
2014-11-08 23:48:25
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原创 互联网广告系统综述五系统架构
互联网广告系统综述五系统架构 前面几篇博文都说了很多业务架构方面的东西，顺便说了一些用户基础信息的挖掘相关的事情。那些很多都已经被大神们说得淋漓尽致了，除了定向中说的那几个定向方法以外。下面就开始一些跟技术相关的东西了。1.1前言在说了这么多技术无关的东西后，是要来点有技术性的东西了。这系列的博文好像看起来并不能让很多人看的爽，因为没啥公式与技术相关的东西。可以想象到的
2014-11-08 23:35:17
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原创 互联网广告系统综述四定向
互联网广告系统综述四定向所谓定向，就是广告算法工程师提供给广告主一些用户属性与条件，供广告主用来找到自己的目标人群的。定向是很重要的，在古代，一个买大饼的武大郎，想必不会把大饼担挑到几十公里见不到人的戈壁滩去吆喝。一个卖草帽的老板，也不会跑到青楼一条街去吆喝。定向就是广告主选择自己的目标人群，避免造成“你喊啊，你喊破喉咙也没人理你”的尴尬场面。这个功能可大可小，随便做做点简单的也许，好
2014-11-08 23:30:56
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原创 互联网广告系统综述三业务描述
互联网广告系统综述三业务描述前面说了互联网广告市场发展的一些现状，其中提到了品牌广告和效果广告，也提到了广告平台中涉及的三个利益相关方广告主，用户，广告平台老板。由于本文是利用广告平台的工程师的视角描述的，就聊聊广告平台上的利益相关方的博弈吧。当然，要注意的是，效果广告才有这三方博弈，品牌广告往往只有广告主和平台在博弈，用户方面考虑得比较少。下面说的东西都主要以效果广告的视角描述的
2014-11-08 23:13:34
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原创 互联网广告系统综述二业务背景
互联网广告系统综述二业务背景广告一直是无处不在的，在古代，武大郎挑着他的大饼，在街上大喊：“卖大饼咧，又大又圆的大饼啊，只卖一文钱！”这也是做广告的一种方式。到了现代更加多了，电视放到关键时刻，总要来点广告。互联网兴起后，哪里都有了广告了。一． 背景1.1 前言最近几年，机器学习、数据挖掘的概念风生水起，越炒越热了。很多年轻人浏览了基本数据挖掘相关书籍，就感觉自己会数据挖掘
2014-11-08 22:41:35
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原创 深度学习word2vec笔记之应用篇
深度学习word2vec笔记之应用篇声明：1）该博文是Google专家以及多位博主所无私奉献的论文资料整理的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应，更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系老衲删除或修改，直到相关人
2014-08-16 13:57:04
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原创 ROC曲线与AUC计算
ROC曲线绘制与AUC计算 致谢多位博主的无私分享。参考文献[1] http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105 . chjjunking的博客[2] http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/735937
2014-04-21 20:42:37
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原创 互联网广告综述之点击率特征工程
互联网广告综述之点击率特征工程声明：1）该博文是整理自网上很大牛和专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应，更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系老衲删除或修改，直到相关人士满意为止。3）本人才疏学浅
2014-02-11 21:44:14
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原创 广告点击率的贝叶斯平滑
广告点击率的贝叶斯平滑一．点击率的贝叶斯平滑预估互联网广告的点击率一个重要的技术手段是logistic regression模型，这个模型非常依赖特征的设计。每个广告的反馈ctr作为特征能极大地提升预估的准确性，所以每个广告的反馈ctr非常重要。目前用得比较多的获取反馈ctr的方式是直接计算每个广告的历史ctr，这样的问题就是当该广告投放量比较少的时候（如新广告），历史ct
2014-02-11 21:27:50
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原创 互联网广告系统综述一生态圈
互联网广告综述之生态圈一．互联网广告行业生态互联网广告是互联网行业最主要的赢利模式，流量变现成为互联网商业产品非常重要的评价标准。随着互联网的发展，互联网的流量也是越来越大，2013上半年互联网广告投放总额达431亿元，可以预计，互联网广告的投放很快就会达到千亿元的标准。如此一个巨大的市场，自然能吸引众多的资本家向往，从而产生了一个互联网广告产业。随着互联网人群定向技术的发
2014-02-08 16:08:23
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转载 从最大似然到EM算法浅解
从最大似然到EM算法浅解转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620 机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者
2014-02-07 18:08:36
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转载 精选负能量！（转）
精选负能量（转）声明：（1）本版专门弄些不适合年轻人看的，容易产生消极情绪的东西。（2）如果来看技术的千万别看这些文章（3）年轻人要好好努力，不要理这些东西（4）可能有几句话是真话，当笑话看就可以了（5）所有因看本文而产生的消极情绪，本人一概不负责【每天来点儿负能量】精选负能量！（转） 由 青蛙刺客 发表在虎扑篮球·步行街http://bbs.hupu
2013-06-28 10:05:50
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转载 生成模型与判别模型
生成模型与判别模型转自链接：@zouxy09链接：http://blog.csdn.net/zouxy09 一直在看论文的过程中遇到这个问题，折腾了不少时间，然后是下面的一点理解，不知道正确否。若有错误，还望各位前辈不吝指正，以免小弟一错再错。在此谢过。 一、决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X) 监督学习的任务就是从数据中学习一个模型
2013-06-24 20:39:26
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空空如也
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