Video de încheiere

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Kevin Huo

Instructor

Capitolul 1

  • Introducere în CTR-uri

    • Problema de bază din perspectiva clasificării

  • Prezentare generală a modelelor ML

    • Regresie logistică pe diverse seturi de date

  • Introducere în predicția CTR

    • Arbori de decizie pentru predicția CTR
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Capitolul 2

  • Analiza exploratorie de bază a datelor

    • Caracteristici specifice și variabilitate în raport cu CTR

  • Ingineria caracteristicilor

    • Tehnica de hashing și crearea de noi caracteristici

  • Standardizare

    • Scalare standard și normalizare logaritmică
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Capitolul 3

  • Aplicații ale evaluării metricilor

    • Interpretări de business prin matrici de confuzie și un cadru ROI

  • Evaluarea modelelor

    • Precizie și recall față de un clasificator de referință

  • Ajustarea modelelor

    • Concepte de regularizare și validare încrucișată

  • Ansambluri și ajustarea hiperparametrilor

    • Ajustare cu grid search pentru un Random Forest
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Capitolul 4

  • Concepte de bază și model

    • Funcționarea internă a rețelelor neuronale

  • Ajustarea hiperparametrilor

    • Straturi ascunse și număr maxim de iterații

  • Evaluarea modelelor

    • Scoruri F-beta și implicații ale preciziei față de AUC al curbei ROC

  • Recapitularea și compararea modelelor

    • Compararea tuturor modelelor pe baza tuturor metricilor de evaluare
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Mulțumim!

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Preparing Video For Download...