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美团机器学习实践 PDF 电子书

电子书 电子书 108 人阅读 | 1 人回复 | 2022-08-18

Java电子书:美团机器学习实践 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
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8 u# m7 L$ c+ `

& |9 T% `/ ^) V9 g
编号:mudaima-P0236【Java吧 java8.com】
# L' P6 B. [. I7 _) y

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123.png
3 U- i. g( {" I' M; F  ?0 d" C

( d2 j  S9 h: a- ?Java电子书目录:
第 一部分 通用流程
" r1 `* r7 E( D% o: O$ y第 1章 问题建模 23 n  R  q9 G( u! M, n# t5 w
1.1 评估指标 3
: O2 ^! x) B( O5 W7 O$ X4 ^1.1.1 分类指标 4  X2 D4 l, I7 j
1.1.2 回归指标 7
/ {; p( V. j- O: `* T$ s1.1.3 排序指标 9
( j/ w4 ~# U- [# e% O- w- T+ K1 [4 v1.2 样本选择 10
% ]! e4 \% V& o0 ?$ X$ \6 k1.2.1 数据去噪 11% u, O+ `) z: @  h  j$ a1 A5 J6 |
1.2.2 采样 12* R- m5 g- y- W: S! S8 z
1.2.3 原型选择和训练集选择 13
8 l$ t' a* U+ F( {( C9 g) q1.3 交叉验证 14" z! k6 V$ ^1 M5 ?' a3 \
1.3.1 留出法 14
4 g& N, y6 g" ~) e$ \& u1.3.2 K折交叉验证 15- w! V. {& e  D
1.3.3 自助法 16
, _) u9 m& [4 j! l参考文献 17  B# I- K# d3 K5 i) N* `6 N
第 2章 特征工程 18
) L- U( j. X& ^8 i2 a5 |8 {2.1 特征提取 184 o, L' t, X1 M. k9 U4 ~
2.1.1 探索性数据分析 197 V5 j! l' _& W" x1 H1 o
2.1.2 数值特征 20) H* ]0 K; r: Z, C! o: s
2.1.3 类别特征 22
; W. p/ x% t5 D& }" e2.1.4 时间特征 242 k# c, q7 s7 }) h. S- ^
2.1.5 空间特征 25
9 v' e1 M5 g5 D; k2.1.6 文本特征 25
* \9 y' L& ^6 z3 c% ^  f2.2 特征选择 27; I& T0 ~1 v8 P* D* f5 C. m
2.2.1 过滤方法 28$ C, P9 w- V" d* Y9 s' N9 v
2.2.2 封装方法 318 K  U0 W# |* Z3 J6 x4 r. r& ~% I
2.2.3 嵌入方法 31
6 d: g* b+ ~" g( q2.2.4 小结 32. f5 C+ e) @0 a8 P2 w
2.2.5 工具介绍 332 ^5 J8 H4 @8 Y9 g- r; ?* E: R
参考文献 33
. m' x$ ]) ~- ~3 x3 m6 W+ t3 q% q第3章 常用模型 35
. W8 G* j. [7 Q. k3.1 逻辑回归 353 m+ i) p$ x: W
3.1.1 逻辑回归原理 35
/ M- p8 x& G4 N: w- _  ~7 T3.1.2 逻辑回归应用 380 I& {. Z& E5 P: {- W8 x/ v; w
3.2 场感知因子分解机 39' k3 ?4 k" E, K; M; u- T
3.2.1 因子分解机原理 395 I& b$ Y" S9 L' J' h+ P  B
3.2.2 场感知因子分解机原理 40- M/ `, U) k7 ]9 H
3.2.3 场感知因子分解机的应用 41
1 t6 p3 n: u; D3 f7 q$ k9 R; H3.3 梯度提升树 42$ [8 e3 K. _$ J0 R; z( ~, i% a9 U; H
3.3.1 梯度提升树原理 42
/ `( `3 ?: P0 L3.3.2 梯度提升树的应用 44% Z# W3 r3 s1 t0 B
参考文献 44
1 U& E# k( X+ k; i3 {: v0 S第4章 模型融合 45. r" l9 h* G( r' V
4.1 理论分析 46
6 g* ]* j( l7 z; F) b( {" p4.1.1 融合收益 46
  j, ^% [/ R' f: Y/ n$ ~4.1.2 模型误差 分歧分解 46
5 {, F8 z1 b, H6 j6 g4.1.3 模型多样性度量 48
( a" ~* T! u; l+ c; o+ L4.1.4 多样性增强 49
4 ^- e# Z% [" e: g( z4.2 融合方法 50
0 c* x5 D2 m" I4 o* n4.2.1 平均法 50
* ~3 X1 U/ Z% }& D) M: }3 a4.2.2 投票法 520 \8 _0 t& K/ E  q5 n3 k1 d' w. R  b
4.2.3 Bagging 54
' l, b  Q4 M, r! z4.2.4 Stacking 551 y2 G4 \" f7 H$ @% H( o; U; \# Z
4.2.5 小结 56
& w+ Q9 B; W* {  I; R参考文献 57" S; j3 a9 t) x: r
第二部分 数据挖掘
. c# K+ L2 p' V  F0 @2 ~8 v第5章 用户画像 60
3 O+ m/ X, \1 F/ a5.1 什么是用户画像 60. e" @9 [1 A5 e9 I/ u
5.2 用户画像数据挖掘 639 t% b* w5 Q6 P+ `5 B3 y7 ]
5.2.1 画像数据挖掘整体架构 634 i  g( Q9 Y7 U) G
5.2.2 用户标识 65
( I" N  F8 J5 i2 O; `" ]) M) t5.2.3 特征数据 67
" S5 A6 u! I9 U8 ^8 ]5 i! J5.2.4 样本数据 68
# j- E0 }$ e2 ?8 ~9 v5.2.5 标签建模 69
/ ?; X; T  c  ]! H; S* G5.3 用户画像应用 83
  K2 Z8 X# P  l( c' Z- |) ?5.3.1 用户画像实时查询系统 830 P, I5 `: ?% Z9 t' ?8 U
5.3.2 人群画像分析系统 875 d% q" {. J2 S( g7 o, r
5.3.3 其他系统 901 {7 h$ R' J4 n. V' p- w
5.3.4 线上应用效果 918 U/ e6 `& g# W& z; X% o
5.4 小结 911 O. w; a* t: V
参考文献 91: v5 W+ U4 H) m) u
第6章 POI实体链接 92
, E7 G' Z: g, l/ [+ e6.1 问题的背景与难点 92; _( d1 `7 ~% j# y0 |, M
6.2 国内酒店POI实体链接解决方案 94# T' S  r6 g9 ~. e) \
6.2.1 酒店POI实体链接 94/ m, V4 k; [( b! ^+ K
6.2.2 数据清洗 96
0 x4 f1 ~1 j0 N3 V6.2.3 特征生成 970 E+ C" G( Y; a, P( _
6.2.4 模型选择与效果评估 100
7 H; D  |/ |( G% |8 E/ f6.2.5 索引粒度的配置 101  c3 j8 C0 @0 n5 |2 Q
6.3 其他场景的策略调整 101; }5 }9 x, r% @1 y4 m" h
6.4 小结 103
  D" A0 Q! [9 O" A第7章 评论挖掘 1048 T) N2 b$ C  u: q8 l; W+ S
7.1 评论挖掘的背景 104
( Z* d: S1 X- ~8 k' T7.1.1 评论挖掘的粒度 105
8 q' d0 U, ^% w* ]  j/ F& K8 P7 X7.1.2 评论挖掘的维度 105
- ]" C- o6 g# _  F7.1.3 评论挖掘的整合思考 106
: b( f0 l+ D1 w( ~% w; l7.2 评论标签提取 106
6 o( G9 _# ^* `- L# s0 g7.2.1 数据的获取及预处理 107: Z7 T3 V$ Y3 F- P7 m% \3 F
7.2.2 无监督的标签提取方法 109, d$ N( h+ v0 l( k+ A
7.2.3 基于深度学习的标签提取方法 111
! M' `. W3 D8 A! D7.3 标签情感分析 113+ S5 }& C$ O$ `2 U8 k2 t
7.3.1 评论标签情感分析的特殊性 113+ y! Y& ]" Q  M2 I- m7 |$ m# v! N
7.3.2 基于深度学习的情感分析方法 115- @* `, U3 r: _8 y
7.3.3 评论标签情感分析的后续优 化与思考 118
. B! f! R) V; Y4 U' E7.4 评论挖掘的未来应用及实践 119
0 `! C9 N, u  X8 V2 o7.5 小结 119. t2 r! d6 x- ?
参考文献 1194 B" `& R' @7 K4 T
第三部分 搜索和推荐
) F$ v6 J2 N( \# ?, @第8章 O2O场景下的查询理解与 用户引导 122+ h# Z/ ^( @8 G, t; a! g+ D
8.1 现代搜索引擎原理 123
/ c5 ~5 A6 F/ m- M# D8.2 精确理解查询 1249 M+ ~: k0 G1 X# ?
8.2.1 用户查询意图的定义与识别 125
+ d9 ~- o3 W$ Q5 P1 |) x8.2.2 查询实体识别与结构化 129
& L% {0 F; T% X2 j1 W# u3 _& r8.2.3 召回策略的变迁 130
2 G! x& q2 r0 j3 x! \$ s$ n4 H1 e8.2.4 查询改写 131% F6 Z0 A4 \  V. I& @& C8 }
8.2.5 词权重与相关性计算 134. ]' s5 B" D9 W) D$ |3 j
8.2.6 类目相关性与人工标注 135- K/ u$ C8 r+ `0 L
8.2.7 查询理解小结 136
& |& k/ e2 U! T8.3 引导用户完成搜索 137
  j* e3 q% M) S) \3 w1 f) y8.3.1 用户引导的产品定义与衡量 标准 137* x; U" e1 o1 L/ L4 z
8.3.2 搜索前的引导——查询词 推荐 140
. o: u+ T) A+ Z- Z8.3.3 搜索中的引导——查询补全 1437 t5 C! h. f& o0 L
8.3.4 搜索后的引导——相关搜索 145
* F* |# @3 I1 q% x8.3.5 效率提升与效果提升 145
6 U! @( V% g+ w# h" u* T# x8.3.6 用户引导小结 149
+ N- }) `; C1 I, ?( p8.4 小结 149/ x1 t7 t; B9 a/ ~5 S' L
参考文献 150
' K1 n$ u/ \8 ^1 z' a5 a+ n: {第9章 O2O场景下排序的特点 1521 l6 {) W3 i% n8 G4 E: A
9.1 系统概述 1544 d( {- W* A& E$ E
9.2 在线排序服务 1543 D) j6 r/ }' p; e# X$ ]
9.3 多层正交A/B测试 1559 R* w$ }: e1 t
9.4 特征获取 155
  o$ X/ J! c$ @7 B, J+ v9.5 离线调研系统 1567 n9 q) b* V% B
9.6 特征工程 156
* |% p/ d' ?( B! k9.7 排序模型 157- J- L7 M7 g" k8 T2 O  g" [
9.8 场景化排序 160
1 c3 O: M+ B# o4 H  S9 E$ o1 Q4 ]9.9 小结 165
8 ]1 ]! M- o9 w" W5 L3 l$ \第 10章 推荐在O2O场景的应用 166" R# G, f8 I$ O
10.1 典型的O2O推荐场景 166
( H* p" v& J. o% T8 }10.2 O2O推荐场景特点 1672 o% d- w/ Q5 n
10.2.1 O2O场景的地理位置因素 168& X" e, I. k$ Q# \
10.2.2 O2O场景的用户历史行为 168# _! F# ], T8 k- t
10.2.3 O2O场景的实时推荐 169- I# H8 W; l  h- V% a/ b1 ~
10.3 美团推荐实践——推荐框架 169
$ e* w& K. W) F# a6 N7 e$ ~10.4 美团推荐实践——推荐召回 170; C* {- S- `: {8 x2 n
10.4.1 基于协同过滤的召回 1713 j' L- T4 O; O4 s( ^2 g
10.4.2 基于位置的召回 1717 O; ]5 q3 n  q8 Z0 r# s
10.4.3 基于搜索查询的召回 1729 u- F( P: |0 x
10.4.4 基于图的召回 172
& g: o8 D" ?4 ?8 }10.4.5 基于实时用户行为的召回 172
3 A; X0 a- u: y6 }! K10.4.6 替补策略 172- E0 [" ], n! t( c0 U' q
10.5 美团推荐实践——推荐排序 173. q1 B/ ^8 O/ O0 I1 r5 i( e  J
10.5.1 排序特征 173
4 Y- Y1 u5 |* Y) R: r# u  e10.5.2 排序样本 1745 \: X4 L+ `+ @6 _
10.5.3 排序模型 175. w( d4 B3 d3 m6 c' q4 w8 A6 e0 h
10.6 推荐评价指标 176- T* H2 P, x6 F9 f2 A
参考文献 1762 D$ k; [3 r2 u0 \$ t! M7 G
第四部分 计算广告
' v# ?9 Z/ L$ p+ C第 11章 O2O场景下的广告营销 178# G  P1 ?, S4 ]  u4 x6 Q: q
11.1 O2O场景下的广告业务特点 178
$ ~0 P  c0 A$ s9 p" k" {11.2 商户、用户和平台三者利益平衡 180
" }- }! e$ \/ l' }3 |" b11.2.1 商户效果感知 180
2 l/ T5 V# j! {3 [' n: F/ y11.2.2 用户体验 181
; R* W+ S- b5 U6 u/ t8 Q* {' C11.2.3 平台收益 1829 M$ p* n% o1 g9 }
11.3 O2O广告机制设计 183% Z5 E; d0 s' s0 k9 r/ d% k1 P
11.3.1 广告位设定 183
8 C" @( T2 }# }( @5 o! d11.3.2 广告召回机制 1831 d9 [1 v4 \! m4 `3 X0 B
11.3.3 广告排序机制 184* M4 b- J3 T: B2 s+ ^. o: B
11.4 O2O推送广告 187
- q  f5 u# l2 Q1 ~11.5 O2O广告系统工具 190
; j" Y; D$ {1 ^# y9 ]- _! E) b11.5.1 面向开发人员的系统工具 190
, ^+ }) k6 T3 ]# U+ t11.5.2 面向广告主和运营人员的 工具 192' K% L- e; l  r2 w4 G2 e
11.6 小结 194, y  ^0 F+ O' e& d/ o! Y9 I
参考文献 194" Y9 r, W4 I6 K; f! c$ g4 ]9 B+ S1 A
第 12章 用户偏好和损失建模 196( ~0 A0 R& p" P$ o& f- V: W3 ^) ]/ }8 X
12.1 如何定义用户偏好 196
6 K% N4 D: F" ]3 P12.1.1 什么是用户偏好 196
+ l$ r  @( C# Y4 A9 x6 \" n12.1.2 如何衡量用户偏好 196, j0 Q' k! }: x7 r; O6 g7 n  w
12.1.3 对不同POI 的偏好 197( u+ s8 I9 r2 p) N6 R1 S$ ~
12.1.4 用户对 POI 偏好的衡量 197* T4 u' O( A0 `' Z+ L
12.2 广告价值与偏好损失的兑换 198
8 ]. t4 K  ^/ r/ K9 T2 s5 ]/ O12.2.1 优化目标 199
) b$ B8 K" A1 A12.2.2 模型建模 199
+ M( X5 y; z" K8 @- m" n2 u, @12.3 Pairwise 模型学习 201( I! V. Z# j4 r( N) G9 }
12.3.1 GBRank 202* J3 N2 ]: j7 N3 [) E! r
12.3.2 RankNet 2045 Q4 m: t% G# L( ^9 b3 H" K
参考文献 2056 u# p( Q' b( O7 m+ ]
第五部分 深度学习* ]; s% {) D5 w  C! k3 \
第 13章 深度学习概述 208* ]* u4 n, O9 m
13.1 深度学习技术发展历程 209+ l, w# z- c, g* f+ G
13.2 深度学习基础结构 2110 W9 I7 A/ }4 X$ e9 j
13.3 深度学习研究热点 216
3 ?" g& z4 `8 L$ J13.3.1 基于深度学习的生成式模型 216/ L% z. ~+ ?) s1 ]  p. x: Q% y
13.3.2 深度强化学习 218
: i/ p. G2 ?1 U9 _/ J参考文献 219
% W: }) X2 ]8 p4 d- S7 {第 14章 深度学习在文本领域的应用 220
7 j0 }; e3 v) M. w7 a14.1 基于深度学习的文本匹配 221- j4 G: Q- n6 e& y1 T, R7 j
14.2 基于深度学习的排序模型 231
/ i9 E' |! j# {* l0 r- R+ B2 \14.2.1 排序模型简介 2314 I: z" _0 d# |+ V* r
14.2.2 深度学习排序模型的演进 232# N9 x* W4 O4 V0 {( ?
14.2.3 美团的深度学习排序模型 尝试 235
4 R1 _$ o4 [& i( G- @5 V14.3 小结 237- u( G  Y; D6 y; }# N
参考文献 237
+ z6 ~3 M# n+ F6 J( R% `第 15章 深度学习在计算机视觉中的 应用 238/ X5 \! v# ^4 q1 w/ v
15.1 基于深度学习的OCR 238
+ L+ r1 Q4 m* {; }15.1.1 OCR技术发展历程 239
2 g( z" r4 L7 q+ ^; U" L5 ~6 P15.1.2 基于深度学习的文字检测 244
* F( k, @7 v4 r" Y: Q15.1.3 基于序列学习的文字识别 248
! w. C. J- w- T  y15.1.4 小结 251/ i" p/ }- \. O$ {
15.2 基于深度学习的图像智能审核 2517 p: }# }5 R. U8 y. F
15.2.1 基于深度学习的水印检测 252( R9 w) P% `# c$ V3 x
15.2.2 明星脸识别 254
. [) L- o& I; L; I$ {+ r15.2.3 色情图片检测 257( ?! P( H! j3 z. i* l
15.2.4 场景分类 2575 O% e2 B% I5 `1 R" C
15.3 基于深度学习的图像质量排序 259
* A6 @" U0 f2 p+ ]& ]3 Y15.3.1 图像美学质量评价 260; E$ e* g& ]0 X% X
15.3.2 面向点击预测的图像质量 评价 260
1 s" x- W& Q4 h. j9 p15.4 小结 263
3 _  n$ u9 u- D( z4 J参考文献 264
, Z4 e( ]0 E- r$ H6 P8 Q. T第六部分 算法工程
0 c  U2 s: }$ R7 w第 16章 大规模机器学习 268
* n& J, B4 N  j$ W, Y; ^16.1 并行计算编程技术 268
" ~5 W2 g: u, v, ~16.1.1 向量化 2699 }4 x4 F: `/ k' U, V0 m
16.1.2 多核并行OpenMP 2703 {4 p( Q  R. V: s
16.1.3 GPU编程 272+ s: R" M; H6 ^$ b
16.1.4 多机并行MPI 273
  ^$ `# J2 b/ g5 a2 b, n" r5 f16.1.5 并行编程技术小结 2764 [+ }- v, L$ [; k
16.2 并行计算模型 276
  I5 c" x* D2 l2 S/ f) F5 i% h16.2.1 BSP 277
. _, A" X" `) O8 f+ s  t. d; z16.2.2 SSP 279
' a, Q$ P: E( S, T/ I16.2.3 ASP 280
; [: p  C' b$ K16.2.4 参数服务器 281: J  t; `+ X( N' |. n
16.3 并行计算案例 284
) K, c' c+ A6 Z+ o7 i1 Y% K, y16.3.1 XGBoost并行库Rabit 284
# T8 @, h. `, E. f6 w6 c16.3.2 MXNet并行库PS-Lite 286  X" e9 x9 y+ L3 L+ {# f. Q0 a1 _8 r
16.4 美团并行计算机器学习平台 287
4 s. c6 T5 X, W) F参考文献 2896 X: h! q! D$ \3 d1 o& O
第 17章 特征工程和实验平台 290
! @' D- K& a& h( c: }4 H17.1 特征平台 290; y7 \8 G5 e- ?
17.1.1 特征生产 290
1 z3 W- j0 P& k' r/ x/ V' }17.1.2 特征上线 293
7 {, r- X& q( B+ i" D17.1.3 在线特征监控 301- Z/ M) a7 C7 \, a+ A8 B
17.2 实验管理平台 302
  u. c3 _# r: M9 A17.2.1 实验平台概述 302
4 S2 M- E8 ]5 H+ L  e% e9 C3 d17.2.2 美团实验平台——Gemini 304
  ]% }. R, N/ o+ A" |! e
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java7417

发表于 2022-9-20 02:24:25 | 显示全部楼层

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