在搜索排序概述里面说到搜索排序算法的发展的第二个阶段Learning to rank (LTR) 的时候就已经提到了机器学习，还整出了哲学词：审时度势。 在这里接着对机器学习的概念以及一般化的结构做一个系统的简略的描述，并看看机器...

时间序列简单来讲是指一系列在时间轴上有序的数据，而时序预测是根据过去时间点的数值来预测将来时间点上的数值。现实中，时间序列预测除了在电信运营商中的网络质量分析、面向数据中心运营的日志分析、面向高价值设备的...

量化交易策略无非三点：择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略，选股为中长期交易策略，目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找到寻找因子与股票收益率之间的相关性，即对收益率预测能...

模型是机器学习三问里面的怎么去学的环节。是确定特征与因变量之间关系最为核心的步骤。这部分涉及到模型的选择，和优化目标以及损失函数的选取。排序由第一节讲到，LTR有三个模式，分别是pointwise, pairwise,listwise。...

这一节将着重说明，怎样定位线上和线下指标之间的差异，对齐线下和线上指标，得到一个大致的关系。优化线下什么指标，对应的能带来线上什么指标的提升。这样可以避免模型上线的风险。因此也是指标的分析也是十分重要的一个问...

[1] 李航，统计学习方法[2] An overview of gradient descent optimization algorithms[3] Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning

机器学习模型的评估指标很多，对于分类问题常会看到AUC作为性能衡量指标，大家往往对AUC值本身感兴趣，如其具体值的物理含义等。本文希望不引入太多公式，简单讨论下AUC指标。...

模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型效果的原因产生更多的思考，这样的思考有助于模型和特征的优化，更能够帮助更好的理解模型本身和提升模型服务质量。本文...

导语：本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义，相信能帮助初学者真正地理解相关知识。

序列标注是NLP中一项重要的任务，它主要包括分词，词性标注，命名实体识别等子任务。通过对预训练后的BERT模型进 行finetune，并与CRF进行结合，可以很好地解决序列标注问题。上篇文章对BERT官方源码进行了介绍，本篇文章将介绍 ...