基于时间特征的流量预测是一种非常常见的预测任务,流量包括网络流量也包括交通流量、基站流量等。流量预测对在线广告、网站运维、网络优化等方面有着很重要的作用。本案例集合主要收集流量预测的处理方法。
在线广告的点击率预估直接影响到广告投放的效果,对流量的价格有很大影响。点击率预估是在线广告最核心最具有挑战性的问题。目前已经有很多研究者都致力于点击率预估算法的研究,是各家核心竞争力。
Gradient Boosting Machine是一类机器学习方法。在很多应用中都取得了不错的效果。尤其是随着XGBoost等工具的提出,这类算法也在Kaggle比赛中取得了很好的效果。本案例主要收集相关的解读。
《Effective Java 第三版》笔记之二 当构造参数很多的时候考虑使用builder
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