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  • 關(guān)于證實與證偽

    其實,能否/是否被“證實/證偽”都是一些相對的狀態(tài)與概念。很多“科學(xué)”的結(jié)論與認知存在時間上的局限性。 1、無法證實,只能證偽 Causal i...

  • Types of Generalization,Can Memorization Generalize?

    問題1:Memorization can't generalize? 由wide&deep文中定義:Memorization can be lo...

  • 分與合

    大部分的拆分與組合,本質(zhì)都是在trade off甚至不少明星大佬的離婚與結(jié)婚,也是在權(quán)衡即時的付出與未來潛在的收益(笑) 模型拆分訓(xùn)練 是否應(yīng)該...

  • 線性系統(tǒng)在廣告產(chǎn)品中的發(fā)展

    在各種體系設(shè)計與問題建模中,線性系統(tǒng)往往能幫助我們做很多簡化,使得很多問題的求解上變得更容易,并且有更好的解析解,更優(yōu)的bound,更好的收斂理...

  • 關(guān)于工業(yè)界variance的簡單定性數(shù)值分析

    Variance估計的難處 再次回顧一下Bengio 對當代DNN的理解:Machine learning is essentially a f...

  • 建模/指標/系統(tǒng)設(shè)計

    由于在廣告,推薦,營銷,甚至很多更特定的業(yè)務(wù)場景中,整個鏈路囿于資源局限性,通常在一定工程與算法的限制下,被拆分成了多個模塊。一個typical...

  • 預(yù)估數(shù)值校準分析

    1、充分擬合的模型,分某特征取值維度在訓(xùn)練集上積分(例如區(qū)分產(chǎn)品類型進行預(yù)估值積分),是否等于訓(xùn)練集上的統(tǒng)計值。 A:不是,需要具體分析。 a、...

  • 模型排序能力與用戶相關(guān)性

    在推薦場景下,模型auc大于0.5,其排序能力一定高于隨機嗎?模型離線評估auc大于0.5,上線后發(fā)現(xiàn)與隨機推薦沒差別?排序的商品結(jié)果與用戶沒有...

  • Entropy,Gini ,Information gain

    Entropy 信息量:值域發(fā)生概率越小,信息量越大。不確定性越高,信息量越大。 信息熵:值域,更確切為:,為類別數(shù)量:Skewed Proba...

個人介紹
狼廠策略工程師

分享策略算法的原理與經(jīng)驗,以及少數(shù)工程框架的知識內(nèi)容
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