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科大讯飞AI营销算法竞赛模型方案.zip

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简介:
本资料为科大讯飞AI营销算法竞赛中的优秀解决方案,内含详细的模型构建思路、数据处理方法及代码实现,适用于机器学习与市场营销结合的研究者。 给定广告、媒体、用户、上下文等方面的信息,预测广告被点击的概率。模型构建总共做了两个模型,一个是自己的lgb单模型,另一个是NFM模型做的lgb残差模型。 **lgb单模型:** 特征即是上述特征工程中的特征,一开始由于采用了时序特征,线上模型一直是用全部训练集训练的单模型。后来丢掉时序特征后,采用的是全部训练集进行5折交叉平均的模型。 **残差模型:** NFM模型采用的是渣大提供的模型代码(原理及模型见相关项目),特征是将原始数据集特征全部作了onehot处理,再加上用户的标签矩阵。

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客服
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  • AI.zip
    优质
    本资料为科大讯飞AI营销算法竞赛中的优秀解决方案,内含详细的模型构建思路、数据处理方法及代码实现,适用于机器学习与市场营销结合的研究者。 给定广告、媒体、用户、上下文等方面的信息,预测广告被点击的概率。模型构建总共做了两个模型,一个是自己的lgb单模型,另一个是NFM模型做的lgb残差模型。 **lgb单模型:** 特征即是上述特征工程中的特征,一开始由于采用了时序特征,线上模型一直是用全部训练集训练的单模型。后来丢掉时序特征后,采用的是全部训练集进行5折交叉平均的模型。 **残差模型:** NFM模型采用的是渣大提供的模型代码(原理及模型见相关项目),特征是将原始数据集特征全部作了onehot处理,再加上用户的标签矩阵。
  • QQ
    优质
    《飞讯QQ营销方案》是一套利用腾讯QQ平台进行企业推广和市场营销的专业策略集锦,旨在帮助企业提高品牌知名度、拓展客户资源并实现销售增长。 推荐一款QQ营销软件,可以不添加好友直接发送消息,亲测有效,适合有需要的用户使用。
  • AI开发者之温室温度预测.zip
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    本竞赛为科大讯飞举办的AI开发者大赛中的一个子项目——温室温度预测比赛。参赛者需利用历史数据和环境参数建立模型,精准预报未来温室内的温度变化,助力智慧农业发展。 Kaggle实战案例涵盖了多种机器学习与人工智能课题内容及解决方案汇总,为研究者提供了丰富的参考资源。这些案例包括但不限于数据预处理、模型选择、特征工程以及评估指标等方面的实践应用,旨在帮助参与者深入理解并掌握相关技术的实际操作流程和技巧。
  • AI 示范
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    科大讯飞AI示范项目展示了公司在人工智能领域的前沿技术和应用成果,涵盖语音识别、自然语言处理等核心领域。 【AI 科大讯飞 示例】是科大讯飞公司提供的一个实例展示,主要涵盖了离线命令识别和离线语音合成两项技术,在现代智能设备和物联网(IoT)场景中具有广泛应用。 离线命令识别允许设备在没有互联网连接的情况下理解和执行用户的语音指令。例如,用户可以通过语音来操作听MP3或拨打电话等功能。这项技术的关键在于将大量语音数据转化为可识别的命令,通常涉及深度学习算法如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),这些能够学习并理解不同语音模式的技术。科大讯飞的离线命令识别可能还包括声学模型和语言模型训练,以提高准确率和响应速度。 离线语音合成技术则将文本转换为自然、流畅的语音输出,无需在线连接。这种功能在智能助手、有声读物、语音导航等场景中非常实用。科大讯飞的离线语音合成功能可能基于深度学习波形生成方法(如DNN-Waveform)或参数合成技术(例如GMM-UBM, Tacotron),这些技术可以产生高质量且自然的人声效果。 压缩包文件XunfeiV5Demo很可能包含了科大讯飞的SDK及相关示例代码,帮助开发者研究并将其集成到自己的项目中。这个SDK通常包括必要的库文件、API接口文档、样例代码和开发指南等资源,以支持快速理解和实现离线命令识别与语音合成功能。 为了使用这个示例,用户需要满足一定的积分要求(例如30个积分),这可能是科大讯飞对技术使用权的一种设定方式。这些积分可能通过注册账户、参与社区活动或购买服务等方式获得。一旦拥有足够的积分,用户就可以下载并体验这项先进的离线AI语音技术。 【AI 科大讯飞 示例】为开发者提供了一个了解和实践离线语音交互的平台,展示了科大讯飞在AI语音领域的强大实力,并推动了人工智能技术在生活中更广泛的应用可能性。无论是个人开发还是企业应用,这种示例都是提升产品智能化水平、优化用户体验的重要工具。
  • 2018年广告点击率.zip
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    该资料为2018年版本,包含了针对讯飞广告平台优化的点击率预测算法模型和相关代码,适用于研究与开发人员参考学习。 2018年讯飞广告营销算法竞赛的最终目标是一个分类任务,评价指标为logloss。尽管我之前处理过一些分类问题,但这次的任务难度较大,尤其是在数据量大的情况下。以往使用CPU版本的XGBoost和Stacking模型可以得到不错的性能与时间消耗之间的平衡,但在本次大赛中仅靠CPU运行这些工具需要花费更多的时间。因此,我重新编译安装了GPU版本的XGBoost,并首次尝试使用LightGBM(支持GPU),其在多个方面都优于XGBoost,最终选择了LightGBM模型。 讯飞AI营销云随着业务的发展积累了大量的广告和用户数据,如何有效地利用这些数据预测用户的点击概率是大数据技术应用于精准营销中的关键问题。这也是所有智能营销平台需要掌握的核心技能之一。本次比赛提供了大量来自讯飞AI营销云的广告投放数据,参赛者需通过人工智能技术构建模型来预估用户对特定广告的点击可能性,即在给定与广告、媒体、用户和上下文内容等相关的条件下进行预测。
  • AI人机交互,运用星火
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    本项目基于科大讯飞星火大模型,专注于开发先进的AI人机交互技术,旨在创造更自然、智能和高效的互动体验。 Python 编写的 AI 对话程序解压后进入文件夹,在命令行中输入以下命令进行安装:`python -m pip install -r requirements.txt`。示例代码在 `test.py` 文件中。
  • 车辆贷款违约预测
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    科大讯飞车辆贷款违约预测竞赛是一项专注于利用数据分析和机器学习技术来评估借款人偿还汽车贷款风险的比赛。参赛者需运用创新算法模型,分析海量数据集以准确预测潜在违约情况,从而帮助金融机构优化信贷决策,降低不良资产率。 车贷资产因为进入门槛低、借款额度小、流动性好以及期限短等特点,在市场上具有一定的优势。然而,如何有效防控风险仍然是行业面临的主要挑战之一。国内某贷款机构就遇到了这样的问题:其借款人常常出现拖欠还款或拒绝还款的情况,导致该机构的不良贷款率居高不下。本次比赛的数据是经过脱敏处理的真实数据,因此非常具有代表性,并且适合作为练习之用。评估指标采用F1值,同样也极具代表性和实用性。
  • _阿尔茨海默病预测数据集.zip
    优质
    此ZIP文件包含科大讯飞举办的阿尔茨海默病预测竞赛复赛阶段的数据集,内含用于训练模型以预测该疾病发展的各类患者信息和医学检测结果。 我们使用数据为主试和被试之间的对话文本以及通过工具转换后的音频数据来构建模型,以识别阿尔茨海默病患者(AD)、正常人(CTRL)及轻度认知障碍者(MCI)。
  • Deep-fsmn 语音识别
    优质
    简介:科大讯飞研发的Deep-fsmn模型是先进的语音识别技术,通过改进的传统_fsmn架构提升了语音处理效率与准确度,在自然语言处理领域具有重大意义。 DEEP-FSMN FOR LARGE VOCABULARY CONTINUOUS SPEECH RECOGNITION 本段落探讨了使用深度全卷积稀疏记忆网络(Deep Fully Sparsified Memory Network, DEEP-FSMN)在大词汇量连续语音识别中的应用。这种方法通过改进传统的FSMN模型,提高了对大规模词表的处理效率和准确性,在实际应用场景中表现出色。