Giới thiệu về học sâu

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Kevin Huo

Instructor

Perceptron

Ví dụ cấu trúc của một perceptron

  • Chuẩn hóa đặc trưng đầu vào
  • Tổng trọng số của các đầu vào
  • Đầu ra qua hàm kích hoạt
  • Hàm bước để chuyển đầu ra thành lớp dự đoán
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Tầng ẩn và hàm kích hoạt

Ví dụ về các tầng ẩn

Ví dụ về các hàm kích hoạt

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Triển khai

clf = MLPClassifier()
print(clf)

MLPClassifier(activation='relu', 
              alpha=0.0001,

              ... 
              hidden_layer_sizes=(100,),

              learning_rate = 'constant',

              ... 
              max_iter=200, 
              ...)
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Các lưu ý khác

  • Cần chuẩn hóa trước khi dùng
    • X = StandardScaler().fit_transform(X)
  • Mạng rất lớn với hàng triệu tham số
    • Ma trận đặc trưng thường "thưa"
  • Nhiều dữ liệu giúp hiệu quả tốt hơn
    • Nhưng nhược điểm: kém minh bạch và thời gian tính dài hơn
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Ayo berlatih!

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Preparing Video For Download...