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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.com3 z' S9 i0 Y9 q0 M% x
# Y; j% w- ]% F: p4 N* x
2 |( c1 U: e; s3 |9 D1 f5 f6 ]
编号：mudaima-P0236【Java吧 java8.com】. I- ^ d) {1 w, a3 S! E X0 T
) R! d7 J$ g) B$ t* ^$ D
7 l( U2 v2 Y7 k4 E. K. c; U# F* [% W$ ~- T% z u3 v! [' U5 H! t
Java电子书目录：第 一部分 通用流程; R- p( y+ s/ K
第 1章 问题建模 2 H4 X5 k8 W+ O
1.1 评估指标 33 g! A( `3 z9 D
1.1.1 分类指标 4. F: n' q8 Q! N
1.1.2 回归指标 7
. {4 T" |! A* T" \2 P. \# K1.1.3 排序指标 9& |" ^# A* R7 V" n. ~; L
1.2 样本选择 10
0 \% i4 c0 e4 w) R1.2.1 数据去噪 117 U9 @6 i8 W; s& Q% o! g
1.2.2 采样 12, {! w- t: I) ]2 E7 a5 G
1.2.3 原型选择和训练集选择 13& M6 o5 Q& f. \; r
1.3 交叉验证 14
+ r$ u6 ^! m3 @/ H0 \1.3.1 留出法 14
$ H+ N" A' u0 G5 f1.3.2 K折交叉验证 15
5 [, H: H% Y9 c1 S1.3.3 自助法 16, M2 ?5 s7 g) n T
参考文献 17
2 q5 { M2 q" c# P7 P# w第 2章 特征工程 184 t& `7 q z- j, {
2.1 特征提取 18
$ H: c! b H& M2 d+ m( M% m& k$ D, [2.1.1 探索性数据分析 195 }! } y% X( L, c
2.1.2 数值特征 20
& f! n8 y7 p6 L8 ~ l2.1.3 类别特征 229 p: y/ W+ N6 }3 d2 Q) R( |5 ]
2.1.4 时间特征 24
& L8 R: A7 Z6 s$ c' {2.1.5 空间特征 25
) Z* I4 D( p( C2.1.6 文本特征 25- v5 \7 M$ f0 y/ I+ q
2.2 特征选择 27
4 I9 d2 ~, t5 ~4 G. C4 i2.2.1 过滤方法 28
$ J! h5 `! B" W- L2.2.2 封装方法 31; J5 G9 f* f3 j5 Y0 h
2.2.3 嵌入方法 31
# A# Z$ x ?0 z [4 [/ K5 p1 C2.2.4 小结 325 Q: Z* z& t$ W6 _8 U( B8 }# ?
2.2.5 工具介绍 33
& T1 c; p$ P- o; \) u6 b2 k% t参考文献 33
4 \/ F( @7 @, q' P1 Q第3章 常用模型 35
* f' L3 X+ b3 N5 w: Y) n3 f& m3.1 逻辑回归 35
3 p5 U5 s/ L% g1 B) Z7 i; U, g3.1.1 逻辑回归原理 35& T, I. p, L7 r& ?6 ^
3.1.2 逻辑回归应用 38
. L6 H: ]* Y8 `! A3.2 场感知因子分解机 39- w) d" H) a5 C& K
3.2.1 因子分解机原理 39) l; S6 V, e# g. S) r) e- U
3.2.2 场感知因子分解机原理 405 w( }4 G5 ]1 {( A* Q# D
3.2.3 场感知因子分解机的应用 41$ K0 O5 P2 d1 Y3 W
3.3 梯度提升树 42
7 \, L" x! `' l& Y4 `; ]3.3.1 梯度提升树原理 42
3 k/ K# _) _ C N5 t3.3.2 梯度提升树的应用 445 I1 @# @, E( m% D
参考文献 44
- k* Z$ h" F3 E第4章 模型融合 457 q: F( b( K, `2 F$ e# V. T/ j
4.1 理论分析 467 r; D* I( Z5 J( w6 l0 C/ |' S
4.1.1 融合收益 46
, K" h2 y% e: t& i6 `4.1.2 模型误差 分歧分解 46
2 Z3 ~! {, U5 f+ t3 N4.1.3 模型多样性度量 48
+ T9 e b9 J+ i ~4.1.4 多样性增强 49
! J+ _* g/ P8 Y$ ~$ j4.2 融合方法 50: D% a. m- p0 C
4.2.1 平均法 50
- H! V( Y/ b6 K0 _9 ~8 k1 N4.2.2 投票法 527 z/ e: C, X: B5 e) ]
4.2.3 Bagging 54
) C, g$ r0 ]$ `' V4 Y3 W, I) p4.2.4 Stacking 55* K& t, H5 m- \4 o8 r
4.2.5 小结 56
. v8 h' o Z, `( N! p# H( Y参考文献 57
1 z) D- @6 \, v/ _第二部分 数据挖掘
' {6 K. ~, d; o+ ~9 h第5章 用户画像 60
+ @- `2 u& |* G: I2 t& _5.1 什么是用户画像 608 \9 {5 Z* p. p7 o
5.2 用户画像数据挖掘 63/ M5 K8 n+ S: g5 a ~
5.2.1 画像数据挖掘整体架构 630 K2 X1 N# S+ W. Z$ n( m
5.2.2 用户标识 651 n+ x& V; k; P- I9 z' h* o
5.2.3 特征数据 674 q2 m* p, Z. }/ r5 _" u" z( H! C
5.2.4 样本数据 68! z' R0 }6 p2 T& v2 ^: M* z4 S2 v
5.2.5 标签建模 69
i0 M* s: l+ d" V5 V5.3 用户画像应用 83) b7 X. X( r. {5 `
5.3.1 用户画像实时查询系统 83
; p s3 E5 }2 Y: t0 T& I; s9 X8 x5.3.2 人群画像分析系统 87
# W* o4 D* C3 N: V# ]( R; u9 S, G1 Y5.3.3 其他系统 90, b0 n0 C( D2 V
5.3.4 线上应用效果 91- k% y& b% @' p9 Y, ?
5.4 小结 91
- w3 A/ q- |0 s% p s4 v参考文献 91) K8 w" r% V) y
第6章 POI实体链接 925 K3 Y4 \8 A2 k9 E
6.1 问题的背景与难点 92
/ r/ w- k' s- [: T% P* c6.2 国内酒店POI实体链接解决方案 94
, J I6 [" y5 s8 a9 _9 y. A6.2.1 酒店POI实体链接 94# }# ~9 h, T/ V% q
6.2.2 数据清洗 96# w& l' Z6 C8 X5 i1 u; w% c
6.2.3 特征生成 97, f# G R# }4 n$ m
6.2.4 模型选择与效果评估 1007 O5 l. |$ R* I. H2 ~
6.2.5 索引粒度的配置 101
* D& w1 S1 }0 g* M3 U3 }3 q6.3 其他场景的策略调整 101
# B- t* E2 R) q% V6.4 小结 103
- |( O6 R5 W% o; }, k$ k第7章 评论挖掘 104: E4 m* e5 H y. M8 U, E! B
7.1 评论挖掘的背景 104
4 ~( F* p' c4 K- N7.1.1 评论挖掘的粒度 105
1 o7 T* p$ E" ^7.1.2 评论挖掘的维度 105 s& W8 a2 z5 O6 L* C+ o; i
7.1.3 评论挖掘的整合思考 106
7 P1 V4 s0 D& f$ N. X7 p7.2 评论标签提取 1066 l. E" P) h: k" g
7.2.1 数据的获取及预处理 107) z1 W) F2 P. B8 R) t! K( `
7.2.2 无监督的标签提取方法 109
1 \. C! \$ C6 b3 }7.2.3 基于深度学习的标签提取方法 111& ?* W, \' W% r V# O7 T; I
7.3 标签情感分析 113 g5 E8 |3 x0 C( J* K- w1 c; t
7.3.1 评论标签情感分析的特殊性 113
, g1 r$ s+ B( G$ `9 L C7.3.2 基于深度学习的情感分析方法 115! ~- k$ ^) U5 X0 O1 c$ }
7.3.3 评论标签情感分析的后续优 化与思考 1180 Z( p8 H( |0 ?/ N
7.4 评论挖掘的未来应用及实践 119
9 Y+ _1 b1 _% [ S5 f8 R9 T8 A) n3 t- O$ E7.5 小结 119
% l9 u8 p) P. L4 A9 {参考文献 119
% y! m/ e! \' @, L7 P第三部分 搜索和推荐) b, a' m; A. K6 Y5 L8 a( R
第8章 O2O场景下的查询理解与 用户引导 122
8 K# u; K" i( e1 d) {8.1 现代搜索引擎原理 123
6 L' P2 i0 Y' x. e8.2 精确理解查询 124
9 M( s1 f+ o9 }; [3 Y8 q% G% L8.2.1 用户查询意图的定义与识别 1256 F6 A3 U, X# W% F
8.2.2 查询实体识别与结构化 129
q/ g5 {$ m* t8.2.3 召回策略的变迁 1301 Y* Q3 G5 \- b; I+ l$ Q& W8 z
8.2.4 查询改写 131
2 `3 n! O2 |; H9 s! m) o& _8.2.5 词权重与相关性计算 134
9 S* g+ Q% D) [. @/ V, I# ~) N8.2.6 类目相关性与人工标注 1350 w) Q4 v0 T+ c9 F6 w
8.2.7 查询理解小结 136; s4 j/ z6 s" E- u' }4 \- z
8.3 引导用户完成搜索 137
3 w$ x+ p, |- ` _7 q: @8.3.1 用户引导的产品定义与衡量 标准 137
2 E: P- g C+ r& K1 x8.3.2 搜索前的引导——查询词 推荐 1406 D9 _$ e0 R7 v$ @# y
8.3.3 搜索中的引导——查询补全 143/ y1 ?4 u9 ^4 I1 V
8.3.4 搜索后的引导——相关搜索 145' G* c: t) B) x8 T6 M+ d* J, p8 W" x
8.3.5 效率提升与效果提升 145
8 a" `- v* T: r/ w$ [8.3.6 用户引导小结 1496 O! L- X" A) {: p" `# A
8.4 小结 1492 M6 F# n3 F! S0 a4 c$ e/ Z7 r& j
参考文献 150: S( F+ d6 [3 E! ~
第9章 O2O场景下排序的特点 152' F7 @6 c8 Z1 b
9.1 系统概述 154. c2 s: o" f8 `- h5 B2 w
9.2 在线排序服务 154% l: ~0 m5 U# o; B5 L
9.3 多层正交A/B测试 155
" ?2 ~. i" t( l' l, z7 g+ l9 I0 ]9.4 特征获取 1553 O; G3 ~0 k# z5 r2 c ~
9.5 离线调研系统 1564 }- h3 w2 a* p6 y
9.6 特征工程 1569 U* [* _" u; P' v( s, A
9.7 排序模型 157/ `2 M. Y; ?' ?! c+ i
9.8 场景化排序 1608 h) ^7 F9 u" x) R( A' \
9.9 小结 165
8 C$ I y" \* e" y' h! Y第 10章 推荐在O2O场景的应用 166
$ U# o9 a1 u. Q! J$ \2 l" M10.1 典型的O2O推荐场景 1662 `' v/ |1 E6 v' @9 a( q$ }
10.2 O2O推荐场景特点 167* m% d! Q0 R* z7 z" F4 K
10.2.1 O2O场景的地理位置因素 1685 s, g k5 I) r/ O, f" q
10.2.2 O2O场景的用户历史行为 1684 v$ J; I2 Q' L5 z
10.2.3 O2O场景的实时推荐 169
; ?- i% l' T# s7 f10.3 美团推荐实践——推荐框架 169% J' k) Q, [5 |! r1 m2 X: L0 X3 e
10.4 美团推荐实践——推荐召回 170
% L3 O: z" k5 Z* K10.4.1 基于协同过滤的召回 171
) Y9 D- ?' [$ }2 R3 ?" Z5 P A3 Y10.4.2 基于位置的召回 171
1 H1 b# M$ s y3 `; o* G$ }10.4.3 基于搜索查询的召回 172
; X9 m9 }" U) q, c: H. Z& J m10.4.4 基于图的召回 172
% [0 ^6 Y# v) \! B2 L* ~10.4.5 基于实时用户行为的召回 172
" g+ l5 B6 N' o0 [- O4 @/ r' W6 j10.4.6 替补策略 172
- \9 z+ _+ K' ^1 t P/ y$ r10.5 美团推荐实践——推荐排序 173
^% Z' P; a; W" }/ \$ w10.5.1 排序特征 1735 L% p8 s' U! j7 D
10.5.2 排序样本 174 v+ {+ r% r7 L' S: N+ w1 c: |
10.5.3 排序模型 175+ x6 W2 M' P& B; B# c, G
10.6 推荐评价指标 176
' P9 g @$ ~ ?5 x参考文献 1763 ]* M2 g5 i. ]$ v4 i
第四部分 计算广告, r- l! b/ e T* D, E7 ^( f& o
第 11章 O2O场景下的广告营销 178! F' h, S1 j8 F- O
11.1 O2O场景下的广告业务特点 178* L6 { p- M m# V( `
11.2 商户、用户和平台三者利益平衡 180
, F; s3 t, p. X4 i3 t% Q11.2.1 商户效果感知 180
9 `1 a1 R+ @5 v11.2.2 用户体验 1810 M* _/ n1 v j( R6 V
11.2.3 平台收益 182
/ q! z' m( h# d# d11.3 O2O广告机制设计 183
$ i# _6 C2 h& v% V# m4 B11.3.1 广告位设定 1837 `6 ~ }8 O/ z+ i! `, v5 w
11.3.2 广告召回机制 183
& S: S5 a! h1 e6 w* z11.3.3 广告排序机制 184
5 Y$ o# o0 O5 C% c7 f11.4 O2O推送广告 187: V Y% g0 W& ]( n# Q
11.5 O2O广告系统工具 190
3 n- H& w( G9 X3 ]" L' S8 q11.5.1 面向开发人员的系统工具 190
& E- k- C3 N5 O1 J1 H4 l' |4 P0 j2 p11.5.2 面向广告主和运营人员的 工具 192
8 p, h& t }6 s) K+ a11.6 小结 194
; _3 c% l' [' j) k" H: F) s& E参考文献 194
. k/ s/ s" M. C; {1 \! C第 12章 用户偏好和损失建模 1963 o4 i4 P h+ c' g
12.1 如何定义用户偏好 196
0 F9 X5 Z% h: d$ g7 V: ?$ m12.1.1 什么是用户偏好 196
( z4 k2 y+ [: G; t) r' M12.1.2 如何衡量用户偏好 1960 R* C& _4 w6 O8 m' ?5 v! @3 r' y
12.1.3 对不同POI 的偏好 1974 a, T( P7 T* j2 n! ~) N1 d7 @0 e
12.1.4 用户对 POI 偏好的衡量 197
`, H* X/ ~9 }3 L1 v& t- G7 j5 I3 d12.2 广告价值与偏好损失的兑换 198- e" I3 A8 G: O- E7 _
12.2.1 优化目标 1990 L$ _% N. v0 o X& O% U
12.2.2 模型建模 1993 t* G m( F) p7 k9 S
12.3 Pairwise 模型学习 201: w! L8 g0 h3 F, ^0 [+ t. i
12.3.1 GBRank 202. Y. E; L6 z$ d1 c6 t; Q4 j& p
12.3.2 RankNet 204$ n# I2 |1 m3 q: R; }/ |7 H$ x. f; f
参考文献 2050 H: Z6 g; r( S2 {
第五部分 深度学习
0 s" S% w4 b+ Q7 S% N第 13章 深度学习概述 208
], \( [, `0 o13.1 深度学习技术发展历程 209
" i5 \& f4 w4 P# \4 o) t' ]13.2 深度学习基础结构 2114 P2 R! n2 w) _2 M, L
13.3 深度学习研究热点 2162 O% E' D* m8 j% F& l- N% W
13.3.1 基于深度学习的生成式模型 216
8 Z+ c: @9 u: ?2 c13.3.2 深度强化学习 218& M% `2 C/ Q8 S
参考文献 219: ^" h8 @8 D/ K6 G0 i7 G- }. y: ]
第 14章 深度学习在文本领域的应用 220 J$ W) Z D; C5 ~' s9 D" [
14.1 基于深度学习的文本匹配 2219 Y' m& u. z! U" c) k9 A. Y7 S- O W/ }
14.2 基于深度学习的排序模型 2319 w0 h* D+ D/ q1 r
14.2.1 排序模型简介 2317 l8 d A4 D0 Y( c
14.2.2 深度学习排序模型的演进 232
5 p7 L/ s& p7 i14.2.3 美团的深度学习排序模型 尝试 235
5 }- z5 g7 w8 z14.3 小结 237
4 c5 ~: j- L# g参考文献 237' y; i0 N" B; ]3 g
第 15章 深度学习在计算机视觉中的 应用 238* r% t. ]9 S2 A: X
15.1 基于深度学习的OCR 238
/ w! c5 A8 D! N1 W* H8 k15.1.1 OCR技术发展历程 239
- x" w! m+ d. S% g15.1.2 基于深度学习的文字检测 2449 `4 ~$ J1 O1 e
15.1.3 基于序列学习的文字识别 248
" g" l: m7 p# @5 L" B4 p15.1.4 小结 251
5 z4 k4 K' N7 c+ X* v1 T/ h; f. z15.2 基于深度学习的图像智能审核 2514 l% E) I" M/ @, p; P4 k
15.2.1 基于深度学习的水印检测 252! B% a! L- v' j' K
15.2.2 明星脸识别 254: W6 T* A7 M$ t) e7 m
15.2.3 色情图片检测 2577 h+ `" j3 z1 {' U6 a
15.2.4 场景分类 257 l: N- H% v9 b# z% u
15.3 基于深度学习的图像质量排序 259
# c6 i4 W* E/ L1 y# Z! h15.3.1 图像美学质量评价 260
7 O+ m5 `, J! |7 Y( a- r- h15.3.2 面向点击预测的图像质量 评价 260
- C. D. a, f0 w; o% [7 u15.4 小结 263
1 c( c% Q5 S, a; g参考文献 264! e+ {( o" y/ I* K2 {0 x
第六部分 算法工程
/ \: r g* s& u# S. w& Z第 16章 大规模机器学习 268+ b0 f. W r2 r' n r5 N% t
16.1 并行计算编程技术 268* ~& t! H6 Z f( l! ]+ G- ?
16.1.1 向量化 269: C. \" K3 i+ t
16.1.2 多核并行OpenMP 2707 Q6 G* u8 t% \' l5 v
16.1.3 GPU编程 272
8 |- f5 K4 b( x! s* `16.1.4 多机并行MPI 273
$ O9 m+ ]2 ]3 a- V8 ~/ d9 D& D* Y16.1.5 并行编程技术小结 276
9 a8 D8 Q' Q+ ^16.2 并行计算模型 2769 S9 Q0 d4 \7 m0 z- m$ Y( G5 Q
16.2.1 BSP 277
. `2 R1 w5 b! q7 g7 y. K: }16.2.2 SSP 279' O6 Y p! w7 N. L2 u) Q
16.2.3 ASP 280
7 J- Z e: A$ I3 ?. c16.2.4 参数服务器 2814 |1 y5 x' }; r
16.3 并行计算案例 284% a1 ^/ P* i$ I& _/ `% Q( u
16.3.1 XGBoost并行库Rabit 284
, {! j2 R$ J+ h2 G, ?16.3.2 MXNet并行库PS-Lite 286
* @" E6 ~1 T1 t16.4 美团并行计算机器学习平台 287
; J2 s( p( R: a1 d参考文献 289- r: J! O3 P/ h0 j
第 17章 特征工程和实验平台 290
* p1 Z! U" i* i0 |17.1 特征平台 290
9 R- ?& `9 c3 {. Z9 k9 c17.1.1 特征生产 290
& S- k0 a9 j" I2 {1 [( L17.1.2 特征上线 293 B3 u) v+ p9 F& Z9 K1 X
17.1.3 在线特征监控 301
: T' L/ T; l! o' g, E17.2 实验管理平台 302# S5 M5 I E$ h9 n/ V( z
17.2.1 实验平台概述 3028 s& l* E, {) ]9 f! a
17.2.2 美团实验平台——Gemini 3040 d' g0 z' @0 @. f$ B5 b8 ] N
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2023-09-01
