6月23日云栖精选夜读:重磅!阿里妈妈首次公开自研CTR预估核心算法MLR

简介: 技术背景 CTR(Click-Through-Rate)即点击通过率,是互联网广告常用的术语,指网络广告(图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等)的点击到达率,即该广告的实际点击次数除以广告的展现量。

技术背景 CTR(Click-Through-Rate)即点击通过率,是互联网广告常用的术语,指网络广告(图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等)的点击到达率,即该广告的实际点击次数除以广告的展现量。



热点热

重磅!阿里妈妈首次公开自研CTR预估核心算法MLR

作者:技术小能手 发表在:阿里技术

基于数加,全民众筹平台开启大数据智能时代 | 上海云栖

作者:袋鼠云 发表在:袋鼠云技术团队

阿里云SQL Server最佳实践:高CPU使用率问题排查

作者:场景研读

知识整理

Javascript中的异步以及如何异步

作者:webmirror

Java并发编程:CountDownLatch、CyclicBarrier和Semaphore

作者:舒琪

CentOs7.3下搭建LAMP环境(Apache2.4 + Mysql5.7 + PHP5.6 + Laravel5.2)

作者:思真

解读 CSS 布局之水平垂直居中

作者:webmirror

Mysql的联合主键

作者:leking

美文回顾

Ztorg木马分析: 从Android root木马演变到短信吸血鬼

作者:聚安全平台

浅聊inode索引节点

作者:liuch

《数据库技术原理与应用教程》一第一篇 基础篇

作者:华章计算机 发表在:华章计算机

分布式事务:不过是在一致性、吞吐量和复杂度之间,做一个选择

作者:stars永恒

千人千面智能淘宝店铺背后的算法研究登陆人工智能顶级会议AAAI 2017

作者:技术小能手 发表在:天下网商

大数据上云那些事儿:(一)上云工具的选择

作者:lewis83

一个成功的研发团队应具备的9大属性

作者:为什么而活



往期精选回


目录
相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
一种基于YOLOv8改进的高精度红外小目标检测算法 (原创自研)
【7月更文挑战第2天】 💡💡💡创新点: 1)SPD-Conv特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时优势明显; 2)引入Wasserstein Distance Loss提升小目标检测能力; 3)YOLOv8中的Conv用cvpr2024中的DynamicConv代替;
318 4
|
算法 数据挖掘 API
Sentieon|应用教程:利用Sentieon Python API引擎为自研算法加速
Sentieon|应用教程:利用Sentieon Python API引擎为自研算法加速
148 0
Sentieon|应用教程:利用Sentieon Python API引擎为自研算法加速
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
课时2:基于GBDT算法的CTR预估
课时2:基于GBDT算法的CTR预估
235 0
|
算法 数据挖掘 API
Sentieon|应用教程:利用Sentieon Python API引擎为自研算法加速
Sentieon|应用教程:利用Sentieon Python API引擎为自研算法加速
82 0
|
存储 机器学习/深度学习 负载均衡
使用梯度提升树算法进行CTR预测
使用梯度提升树算法进行CTR预测
422 0
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
《基于深度学习的广告CTR预估算法》电子版地址
基于深度学习的广告CTR预估算法
75 0
《基于深度学习的广告CTR预估算法》电子版地址
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
《基于深度学习的广告CTR预估算法》电子版地址
基于深度学习的广告CTR预估算法
83 0
《基于深度学习的广告CTR预估算法》电子版地址
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践(下)
上期 基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践(上)关于逻辑回归的介绍内容中主要包括了特征工程、特征选择和缺失值的处理等问题,都是小编之前没有系统学过的机器学习任务。本期逻辑回归内容基于上期进行了扩展,主要包括逻辑回归中的交叉验证、odds ratio 和预测等。
264 0
基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践(下)
|
机器学习/深度学习 算法
基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践(上)(二)
本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第四章——逻辑回归(logistic regression)。逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法,它依赖于直线方程,产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中,逻辑回归被用来预测二分类问题,但算法的变体也可以处理多个类。
519 0
基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践(上)(二)
|
机器学习/深度学习 算法
基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践(上)(一)
本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第四章——逻辑回归(logistic regression)。逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法,它依赖于直线方程,产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中,逻辑回归被用来预测二分类问题,但算法的变体也可以处理多个类。
238 0
基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践(上)(一)