समापन वीडियो
Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन
Kevin Huo
Instructor
Chapter 1
CTR का परिचय
- क्लासिफिकेशन दृष्टिकोण से मूल समस्या सीखी
मशीन लर्निंग मॉडलों का ओवरव्यू
- अलग-अलग डेटासेट्स पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन का अभ्यास किया
CTR प्रेडिक्शन का संक्षिप्त ओवरव्यू
- CTR प्रेडिक्शन के लिए डिसीजन ट्री लागू किए
Chapter 2
बेसिक एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस
- चुनी हुई फीचर्स और CTR के साथ वैरिएबिलिटी देखी
फीचर इंजीनियरिंग
- हैशिंग सीखी और मौजूदा डेटा से नए फीचर्स बनाए
स्टैंडर्डाइज़ेशन
- स्टैंडर्ड स्केलिंग और लॉग नॉर्मलाइज़ेशन लागू किया
Chapter 3
मेट्रिक इवैल्यूएशन के उपयोग
- कन्फ्यूज़न मैट्रिक्स और ROI फ्रेमवर्क से इवैल्यूएशन मेट्रिक्स की बिज़नेस व्याख्या सीखी
मॉडल इवैल्यूएशन
- बेसलाइन क्लासिफायर के सापेक्ष प्रिसिजन और रिकॉल आंका
मॉडल ट्यूनिंग
- रेगुलराइज़ेशन और क्रॉस-वैलिडेशन की अवधारणाएँ सीखीं
एंसेंबल्स और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग
- रैंडम फॉरेस्ट के लिए ग्रिड सर्च से हाइपरपैरामीटर ट्यून किए
Chapter 4
बेसिक कॉन्सेप्ट्स और मॉडल
- न्यूरल नेटवर्क्स की आंतरिक कार्यप्रणाली सीखी
हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग
- हिडन लेयर्स और मैक्स इटरेशंस से न्यूरल नेटवर्क्स ट्यून किए
मॉडल इवैल्यूएशन
F-betaस्कोर्स निकाले और प्रिसिजन बनाम ROC कर्व के AUC के निहितार्थ समझे
मॉडल रिव्यू और तुलना
- सभी कवर किए गए मॉडलों की समीक्षा की और सभी इवैल्यूएशन मेट्रिक्स पर तुलना की
धन्यवाद!
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