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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:85

题名/责任者:
机器学习算法竞赛实战/王贺, 刘鹏, 钱乾著
出版发行项:
北京:人民邮电出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-115-56959-2/CNY99.80
载体形态项:
12, 322页:图;24cm
个人责任者:
王贺
个人责任者:
刘鹏
个人责任者:
钱乾
学科主题:
机器学习-算法-竞赛-自学参考资料
中图法分类号:
TP181
一般附注:
图灵原创
责任者附注:
王贺 (鱼遇雨欲语与余),毕业于武汉大学计算机学院,硕士学位,研究方向为图数据挖掘,现任职于小米商业算法部,从事应用商店广告推荐的研究和开发。是2019年和2020年腾讯广告算法大赛的冠军,从2018年至2020年多次参加国内外算法竞赛,共获得五次冠军和五次亚军。
责任者附注:
刘鹏,2016年本科毕业于武汉大学数学基地班,保研至中国科学技术大学自动化系,硕士期间研究方向为复杂网络与机器学习,2018年起多次获得机器学习相关竞赛奖项,2019年至今就职于华为技术有限公司,任算法工程师。
责任者附注:
钱乾,本科就读于美国佐治亚理工大学,研究方向包括机器学习、深度学习、自然语言处理等,现就职于数程科技,工作方向为物流领域的智能算法应用,任大数据技术负责人。
提要文摘附注:
本书分为五部分:第一部分以算法竞赛的通用化流程为主,介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作;第二部分介绍了用户画像相关的问题,讲解了竞赛案例Elo Merchant CategoryRecommendation;第三部分以时间序列预测问题为主,先讲述这类问题的常见解题思路和技巧,然后分析天池平台的全球城市计算 AI挑战赛和Kaggle平台的Corporacion Favorita Grocery Sales Forecasting:第四部分主要介绍计算广告的核心技术和业务,包括广告召回、广告排序和广告竞价,其中两个实战案例是2018腾讯广告算法大赛——相似人群拓展和Kaggle平台的TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge:第五部分基于自然语言处理相关的内容进行讲解,其中实战案例是Kaggle平台上的经典竞赛Quora Question Pairso。
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置
TP181/1403 60259492   临安自科(N-Z)(2F)(信息工程学院)     可借 临安自科(N-Z)(2F)(信息工程学院)
TP181/1403 60259493   临安自科(N-Z)(2F)(信息工程学院)     可借 现代技术部(1F)
TP181/1403 72428059   自然书库(3F东)     可借 现代技术部(1F)
TP181/1403 72428060   自然书库(3F东)     可借 现代技术部(1F)
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