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统计系统操作系统 [美] 迪帕克·k. 阿加瓦尔（deepak k. agarwal）陈必衷

linkedin技术专家撰写，着眼于系统的核心——统计方，不仅介绍算理论，而且包含实验分析及结果展示

作者: [美] 迪帕克·k. 阿加瓦尔（deepak k. agarwal）陈必衷
出版社: 机械工业出版社
ISBN: 9787111635734
出版时间: 2018-03
版次: 1

装帧: 平装
开本: 16开
页数: 220页
字数: 160千字

作者: [美] 迪帕克·k. 阿加瓦尔（deepak k. agarwal）陈必衷
出版社: 机械工业出版社
ISBN: 9787111635734

出版时间: 2018-03
版次: 1
装帧: 平装

开本: 16开
页数: 220页
字数: 160千字

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计算机与互联网

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出版者的话译者序前言部分基础知识章简介21.1 面向网络应用的系统概述31.1.1 算31.1.2 优化指标51.1.3 探索与利用之间的权衡51.1.4 系统的评估51.1.5 和搜索：推送与拉取61.2 一个简单的评分模型：热门71.3 练10第2章经典方112.1 物品特征112.1.1 分类122.1.2 词袋模型132.1.3 主题建模152.1.4 其他物品特征162.2 用户特征162.2.1 声明的个人信息172.2.2 基于内容的画像172.2.3 其他用户特征182.3 基于特征的方182.3.1 无监督方182.3.2 有监督方192.3.3 上下文信息222.4 协同过滤222.4.1 基于用户-用户相似度的方232.4.2 基于物品-物品相似度的方242.4.3 矩阵分解242.5 混合方272.6 小结282.7 练28第3章面向问题的探索与利用293.1 探索与利用之间的权衡简介303.2 多臂问题313.2.1 贝叶斯方313.2.2 极小化极大方343.2.3 启发式赌博方案353.2.4 方评价363.3 系统中的探索与利用363.3.1 热门363.3.2 个化363.3.3 数据稀疏的挑战373.4 处理数据稀疏的探索与利用373.4.1 降维方373.4.2 降维中的探索与利用393.4.3 在线模型393.5 小结403.6 练40第4章评估方414.1 传统的离线评估方414.1.1 数据划分方424.1.2 准确度指标444.1.3 排序指标454.2 在线分桶测试494.2.1 设置分桶测试494.2.2 在线能指标504.2.3 测试结果分析514.3 离线模拟524.4 离线回放544.4.1 基本回放估计554.4.2 回放的扩展574.5 小结584.6 练58第二部分常见问题设置第5章问题设置与系统架构605.1 问题设置605.1.1 常见的模块605.1.2 应用设置635.1.3 常见的统计方655.2 系统架构665.2.1 主要组件665.2.2 示例系统67第6章热门696.1 应用案例：雅虎“”模块696.2 问题定义716.3 贝叶斯方案726.3.1 2×2案例：两件物品，两个间隔736.3.2 k×2案例：k件物品，两个间隔756.3.3 一般解776.4 非贝叶斯方案796.5 实验评估816.5.1 比较分析816.5.2 方案刻画836.5.3 分段分析856.5.4 桶测试结果866.6 大规模内容池876.7 小结876.8 练88第7章基于特征回归的个化897.1 快速在线双线因子模型907.1.1 fobfm概述907.1.2 fobfm详解917.2 离线训练937.2.1 em算947.2.2 e步骤957.2.3 m步骤967.2.4 可扩展977.3 在线学977.3.1 在线高斯模型977.3.2 在线逻辑模型987.3.3 探索与利用方案997.3.4 在线模型选择997.4 雅虎数据集上的效果展示1007.4.1 my yahoo!数据集1017.4.2 雅虎首页数据集1037.4.3 不包含离线双线项的fobfm1057.5 小结1057.6 练106第8章基于因子模型的个化1078.1 面向回归的隐因子模型1078.1.1 从矩阵分解到rlfm1088.1.2 模型详解1098.1.3 rlfm的过程1128.2 拟合算1138.2.1 适用于高斯响应的em算1148.2.2 适用于逻辑响应的基于ars的em算1188.2.3 适用于逻辑响应的变分em算1218.3 冷启动效果展示1248.4 时间敏感物品的大规模1278.4.1 在线学1278.4.2 并行拟合算1288.5 大规模问题效果展示1308.5.1 movielens-1m数据1318.5.2 小规模雅虎首页数据1328.5.3 大规模雅虎首页数据1348.5.4 结果讨论1378.6 小结1388.7 练138第三部分主题第9章基于隐含狄利克雷分布的分解1409.1 简介1409.2 模型1419.2.1 模型概述1419.2.2 模型详解1429.3 训练和预测1459.3.1 模型拟合1459.3.2 预测1509.4 实验1509.4.1 movielens数据1509.4.2 yahoo! buzz应用1519.4.3 bookcrossing数据集1539.5 相关工作1549.6 小结1550章上下文相关15610.1 张量分解模型15710.1.1 建模15710.1.2 模型拟合15810.1.3 讨论15910.2 层次收缩模型16010.2.1 建模16010.2.2 模型拟合16110.2.3 局部增强张量模型16410.3 多角度新闻文章16510.3.1 探索数据分析16610.3.2 实验评估17110.4 相关物品17610.4.1 语义相关17710.4.2 响应预测17710.4.3 预测响应和预测相关的结合17810.5 小结1781章多目标优化17911.1 应用设置17911.2 分段方18011.2.1 问题设置18011.2.2 目标优化18111.3 个化方18311.3.1 原始表示18411.3.2 拉格朗对偶18511.4 近似方18811.4.1 聚类18811.4.2 采样18911.5 实验18911.5.1 实验设置19011.5.2 实验结果19111.6 相关工作19711.7 小结198参文献199索引205

内容简介：

本书由linkedin公司的技术专家撰写，着眼于系统的核心—统计方，不仅讲解理论知识，而且分享了作者在linkedin和yahoo!的实践经验。全书分为三部分：部分介绍系统的组成、经典方及评估方，并引出了探索与利用问题；第二部分围绕点击通过率（ctr）预估这一重要问题，重点介绍快速在线双线因子模型和面向回归的隐因子模型，为热门和个化提供解决方案；第三部分讨论主题，涵盖分解的隐含狄利克雷分布模型、张量分解模型、层次收缩模型以及多目标优化方。

作者简介：

作者简介迪帕克k.阿加瓦尔（deepakk.agarwal）linkedin公司副裁，人工智能/机器学团队的研发工作。之前曾任yahoo!研究院研究主管和首席研究员，以及att公司研究员。20多年来，他致力于为web应用开发、部署机器学和统计方，以及解决系统和计算广告领域的大数据问题。陈必衷（beechungchen）linkedin公司首席主任工程师、应用研究员，曾任yahoo!研究院研究员。作为核心开发者，他为linkedin和yahoo!设计了前沿的算，此外，他还关注数据挖掘、机器学和大数据分析技术。译者简介戴薇深圳大学计算机与软件学院，主要研究方向为迁移学、系统和机器学。潘微科深圳大学计算机与软件学院副教授，主要研究方向为迁移学和系统。明仲深圳大学计算机与软件学院院长、教授，大数据系统计算技术工程实验室执行主任，主要研究方向为人工智能、软件工程和系统。
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