在主流互联网产品中，比如搜索和推荐的系统，为了挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品或信息的距离，提高用户的使用体验，都需要使用大量的特征来刻画用户的行为。在信息安全领域，建立在人工智能技术之上的策略引擎已经深入到...
脑电图(EEG)是一个复杂的信号，一个医生可能需要几年的训练并利用先进的信号处理和特征提取方法，才能正确解释其含义。而如今机器学习和深度学习的发展，大量的研究和应用表明它们在从原始数据提取特征并分类方面有很大的...
深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debiasmp.weixin.qq.com
所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题，树模型当中最经典的自然还是决策树模型，它也是几乎所有树模型的基础。虽然基本结构都是使用决策树，但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种，树上的叶子节点就对...
传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了特征表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。“Garbage in, garbage out”。对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的...
如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。...
由于我们的主要任务是选择一种学习算法，并对某些数据进行训练，所以最可能出现的两个问题不外乎是“坏算法”和“坏数据”，本文主要从坏数据出发，带大家了解目前机器学习面临的常见问题和挑战，从而更好地学习机器学习理论。...
本文以天池的金融风控赛为背景，梳理了金融风控的整个实践流程，帮助大家避坑学习。赛事的场景是个人信贷，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这个问题在现实的风控场景中很...
Kaggle中的入门竞赛Houseprice竞赛是一个经典的回归问题，下面将以其中的特征工程代码演示一下回归问题中的常见套路。
点击率（CTR）的预测在推荐系统中至关重要，目的是估算用户点击推荐项目的可能性。大多数推荐系统的目标都是最大程度地增加点击次数，因此返回给用户的项目也根据估算的点击率进行排名；而在其他应用场景（例如互联网广告）中，提高...
