朴素贝叶斯- 决策树- 逻辑回归- 支持向量机- 提升树- 隐马尔科夫- 条件随机场- 其他模型 作为一名老司机,先介绍初学者最容易犯的误区,仅仅关注于**学习机器学习模型**,而**忽略了对机器学习核心概念和核心思想的理解**,可以通过下列几个问题来进行大概的判断:- 如何有效划分数据集- 如何解决过拟合现象- 模型之间的关联和区别是什么- 规则和模型如何选择- 如何根据业务场景选择合适的算法 ...
北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的论文 《Rover: An online Spark SQL tuning service via generalized transfer learning 》(以下简称Rover)成功被大会收录。Rover由北京大学的沈彧和火山引... 该框架以贝叶斯优化算法为基础,使用高斯过程作为代理模型学习配置参数集与任务成本/运行时长的关系,并通过可信赖的迁移学习机制,从人类专家知识编码中获得 **安全性和可解释性** (如图1中Expert-assisted Optimiz...
分类算法:逻辑回归、决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...回归算法:线性回归、 决策树回归、SVN回归、贝叶斯回归...- 无监督学习:训练数据集没有标签,多应用在聚类、降维等有限的场景中,比如说为用户做分组画像,另外通常也会作为数据预处理的一个子步骤中。降维算法、聚类算法...- 半监督学习:有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难度很高,半监督学习与监督学习是很...
参考Linux内核VFS的思想,各种FS百花齐放,但是接了一层VFS,在抽象层做统一就可以了)这里的逻辑层指的就是**逻辑Tile + 逻辑代数(Logical Tile Algebra)** 。首先来看看**逻辑Tile**的结构:![1626925577692_bb... 简单来说就是一种非常朴素的数据挖掘算法——**KMeans。对于每一张表T,我们能够采集到近期访问表T的query集合Q,然后给定一个参数K,算法如下:**![1626925577732_3ca696aa5765da1283b72daeef77f100.png](https://...
广告实验上线监测能力 广告实验报告支持贝叶斯 2023年7月6日 V2.7.3 版本 【新增】 编程实验支持反转实验;详细可查看文档:反转实验 新版广告实验上线:广告实验新手引导 流程画布:支持选择任意几个节点看人数,增加... 优化留存任务每次重跑的问题 针对mab实验流量算法改动和mab报告优化 【新增】指标组详情增加指标是否关联运行中实验 漏斗指标支持刷新计算 2023年4月25日 V2.6.0 版本 【新增】全新MAB智能调优实验上线,点击了解...
参考Linux内核VFS的思想,各种FS百花齐放,但是接了一层VFS,在抽象层做统一就可以了)这里的逻辑层指的就是**逻辑Tile + 逻辑代数(Logical Tile Algebra)** 。首先来看看**逻辑Tile**的结构:![1626925577692_bb... 简单来说就是一种非常朴素的数据挖掘算法——**KMeans。对于每一张表T,我们能够采集到近期访问表T的query集合Q,然后给定一个参数K,算法如下:**![1626925577732_3ca696aa5765da1283b72daeef77f100.png](https://...
A/B实验的基本思想就是:我们在线上流量中取出一小部分(较低风险),完全随机地分给原策略A和新策略B(排除干扰),再结合一定的统计方法,得到对于两种策略相对效果的准确估计(量化结果)。这一套基于小样本的实验方... 不管是算法优化,产品迭代,其实本质上都属于创新和试错的过程,而 A/B实验能够检验我们的想法,帮助我们加速正向创新。3. 通过A/B实验,能够快速准确定位一些产品中的问题,特别有时会存在一起反直觉的错误,或者说一个...
北京大学计算机学院和蒙特利尔学习算法研究所等单位合作的论文 *Rover: An online* *Spark SQL* *tuning service via generalized* *transfer learning* **(以下简称*Rover*)成功被大会收录。*Rover*由北京大学的沈... 该框架以贝叶斯优化算法为基础,使用高斯过程作为代理模型学习配置参数集与任务成本/运行时长的关系,并通过可信赖的迁移学习机制,从人类专家知识编码中获得安全性和可解释性(如图2中Expert-assisted Optimization部...
解决这个问题的思路也很朴素:拆成多个 KV 对。但如何拆呢?ByteGraph 的方式就是把所有出度和终点拆成多个 KV 对,所有 KV 对形成一棵逻辑上的分布式 B-Tree,之所以说“逻辑上的”,是因为树中的节点关系是靠 KV 中... 其实就是在这张图上运行图算法,也就是图计算** 。对于小规模的图,我们可以用单机来进行计算。但随着数据量的增大,一般需要引入 **分布式的计算系统** 来解决,并且要能够高效地运行各种类型的图算法。**批处...
我们采用 AI 算法,观测分析故障是否生效。理论上,我们可以通过对同一个环境注入故障和不注入故障之间的系统差异来观测故障注入的效果。但事实上,我们不能同时既注入故障,又不注入故障,所以我们无法真实的观测到这个差异。因此,我们引入因果推断算法,通过构造贝叶斯结构化时间序列模型,预测反事实条件下(没有故障注入)的时间序列,并与注入故障后实际观测到的时间序列比较,计算注入故障对系统的累计因果效应,从而判断故障...
**火山引擎 DataTester 不仅对外提供服务,同时也是当前字节跳动内部所应用的 AB 实验平台。**DataTester 作为一个大规模在线 A/B Testing 平台,基于先进的底层算法,提供科学分流能力,提供智能的统计引擎,实验结... 它应用贝叶斯统计原理,可实时对比多页面指标,流量自动向表现最佳的页面倾斜,动态更新流量配置,稳定实现 ROI 最大化。 点击跳转 了解详情
因为 CSS 使用了更高压缩比的压缩算法,所以整体的 Shuffle 数据量减少了很多。同时因为 IO 聚合读取的时间也非常快,降低到了秒级,三个 Stage 加一起可能都不到一分钟,相比是原来读取时间的 1/20。# Cloud Shuffl... 我们的解决办法也非常朴素,就是不再盲目地追求生成一个非常大的连续文件。实际上我们要解决的就是随机读的问题,所以只要文件足够大就可以。因此,我们把文件默认按照 512G 的大小进行切分,一个大的 Partition 数据最...
因为 CSS 使用了更高压缩比的压缩算法,所以整体的 Shuffle 数据量减少了很多。同时因为 IO 聚合读取的时间也非常快,降低到了秒级,三个 Stage 加一起可能都不到一分钟,相比是原来读取时间的 1/20。**04**... 我们的解决办法也非常朴素,就是不再盲目地追求生成一个非常大的连续文件。实际上我们要解决的就是随机读的问题,所以只要文件足够大就可以。因此,我们把文件默认按照 512G 的大小进行切分,一个大的 Partition 数据最...