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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,2021.09

ISBN及定价:

978-7-115-56959-2/CNY99.80

载体形态项:

xii, 322页, [12] 页图版:图;24cm

个人责任者:

王贺 著

个人责任者:

刘鹏 著

个人责任者:

钱乾 著

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。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。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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