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kaggle大赛点击率预估分析，GBDT+FFM，排名第一，非常好的分析
计算广告/推荐系统/机器学习(MachineLearning)/点击率(CTR)/转化率(CVR)预估/点击率预估
kaggle-点击率预测Avazu的Kaggle点击率预测竞赛的机器学习代码
基于递归神经网络的广告点击率预估，涉及随机森林、python、LSTM等。
outbrain-click-prediction-kaggle, Outbrain点击预测竞争解决方案 Outbrain单击预测挑战解决方案竞争的目标是预测哪些广告将被点击有关详细信息，请参阅 ht
本文将从零开始,仅仅利用基础的numpy库,使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR,因为LR就是一个单层的神经网络),解决一个点击率预估的问题。感兴趣的朋友跟随小白一起看看吧
可以调速度，进行高效率刷点击率。这是一个不可多得的好软件！
根据某些特征预测某个广告是否会被点击是一项复杂而有趣的任务。在这个过程中，我们需要处理大量的匿名分类变量，例如 C1（匿名分类变量），横幅位置，站点ID，站点域，网站分类，app_id，应用域，app
kaggle广告点击率转化预测第二名代码
类似Google AdSense这样的定向广告投放系统在过去十年得到了长足的发展和进步,在定向广告投放系统中,机器学习方法在广告点击率预估扮演着重要角色。目前,广告点击率预估模型中的训练数据逐渐呈指数
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