数学の楽しさを伝える math channelmath channelは、 記憶に残る体験の機会をつくり、 算数・数学の感動を１人でも多くの人に届けます。 学びはもっと、面白くなる。 私たちmath channelは、算数・数学の面白さを体験・発見できるような様々な機会を提供しています。 楽しいと思える体験は、より深い学びへと繋がり、算数や数学を好きになったきっかけとして記憶に残ります。是非、数学と算数の楽しさと大切さを体験しに、遊びに来てください。
BigQueryで傾向スコア分析｜Dentsu Digital Tech Blog｜note
電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、BigQueryで傾向スコア分析を行うための方法について紹介します。 広告効果ってあったの？広告効果とは、広告に接触した場合と接触していない場合とのその後のコンバージョン（例えば、購入金額や継続期間など）の差である、と言えます。 しかしながら、同一ユーザーにおいて、広告に接触した場合と接触していない場合とを同時に観測することはできません。 これを反実仮想（counterfactual）と呼びます。 そこで提案されたのが平均処置効果（average treatment effect, ATE）です。 広告に接触したユーザー群（𝑤=1）と接触していないユーザー群（𝑤=0）とのその後のコンバージョン（𝑦 ）の差を広告効果とするものです。 ここで、介入（広告に接触する）の有無以外の条件が公平になるようにユーザー郡が分かれていれ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
