2018-《美团机器学习实践》
参考地址:https://ngte.cowtransfer.com/s/9b3c97a5b0e74c
2018-美团机器学习实践
本书包括通用流程(问题建模、特征工程、常用模型、模型融合)、数据挖掘(用户画像、POI 实体链接、评论挖掘)、搜索和推荐(O2O 场景下的查询理解与用户引导、O2O 场景下排序的特点、推荐在 O2O 场景的应用)、计算广告(O2O 场景下的广告营销、用户偏好和损失建模)、深度学习(深度学习概述、深度学习在计算机视觉中的应用)以及算法工程(大规模机器学习、特征工程和实验平台)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。
问题建模
特征工程
常用模型
模型融合
用户画像
POI 实体链接
评论挖掘
O2O 场景下的查询理解和用户引导
O2O 场景下排序的特点
推荐在 O2O 场景中的应用
O2O 场景下的广告营销
用户偏好和损失建模
深度学习概述
深度学习在文本领域中的应用
深度学习在计算机视觉中的应用
大规模机器学习
特征工程和实验平台