Video tổng kết

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Kevin Huo

Instructor

Chương 1

  • Giới thiệu về CTR

    • Xem bài toán cơ bản dưới góc độ phân loại

  • Tổng quan mô hình học máy

    • Thực hành hồi quy logistic trên nhiều tập dữ liệu

  • Lược khảo dự đoán CTR

    • Áp dụng cây quyết định cho dự đoán CTR
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Chương 2

  • Phân tích khám phá dữ liệu cơ bản

    • Xem đặc trưng cụ thể và biến thiên với CTR

  • Kỹ thuật đặc trưng

    • Học hashing và tạo đặc trưng từ dữ liệu sẵn có

  • Chuẩn hóa

    • Áp dụng chuẩn hóa chuẩn và log normalization
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Chương 3

  • Ứng dụng đánh giá chỉ số

    • Hiểu ý nghĩa kinh doanh của chỉ số qua ma trận nhầm lẫn và khung ROI

  • Đánh giá mô hình

    • Đánh giá precision và recall so với bộ phân loại cơ sở

  • Tinh chỉnh mô hình

    • Nắm khái niệm regularization và cross-validation

  • Tập hợp và tinh chỉnh siêu tham số

    • Tinh chỉnh bằng grid search cho Random Forest
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Chương 4

  • Khái niệm và mô hình cơ bản

    • Tìm hiểu cách hoạt động của mạng nơ-ron

  • Tinh chỉnh siêu tham số

    • Tinh chỉnh số tầng ẩn và số vòng lặp tối đa

  • Đánh giá mô hình

    • Tính điểm F-beta và so sánh precision với AUC của đường ROC

  • Rà soát và so sánh mô hình

    • Ôn lại các mô hình và so sánh trên mọi chỉ số đánh giá
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Xin cảm ơn!

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Preparing Video For Download...