Model evaluation, model selection, and algorithm selection in machine learning
A single-PDF version of Model Evaluation parts 1-4 is available on arXiv: https://arxiv.org/abs/1811.12808 Introduction Machine learning has become a central part of our life – as consumers, customers, and hopefully as researchers and practitioners! Whether we are applying predictive modeling techniques to our research or business problems, I believe we have one thing in common: We want to make “g
Data Algorithms
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広告と機械学習 - Qiita
Machine Learning Advent Calendar向けの記事です。 普段はGunosyという会社で社長業をしながら社長をしています。 ざっくりいうと 結論だけ知りたい人はここだけ 広告における機械学習の応用の多くはCTR予測や運用の最適化のため(クエリー予測とか)の予測問題 今後は「CVRの予測」や「アクティブなユーザーの予測」がホットな話題になる(加えてその運用をどう最適化するかといった話題も) 現在は検索エンジンの応用例が多い。今後はディスプレイ広告やタイムライン広告への応用が増えていく 個人のユーザー属性を集めることが今まで以上にメディアのビジネス的に重要になる 広告や推薦エンジンに限らずドメイン知識は非常に重要。ドメイン知識と機械学習の知識を持ったエンジニアが意思決定に携わる会社は今後大きくのびる(と思う) 広告について 最近はもっぱら広告の開発をしており、広告分野で
ymuto109の日記 - AdaBoostに関する調査
/* * Yahoo! Japan ディベロッパーネットワーク： テキスト解析：形態素解析サービスの利用 * http://developer.yahoo.co.jp/webapi/jlp/ma/v1/parse.html * 2015.11.18 */ import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import java.io.InputStream; import javax.xml.parsers.DocumentBuilder; import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory; import org.w3c.dom.Document; import org.w3c.dom.NodeList; import java
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