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2021年10月5日 · 8. 被浏览. 2,907. 6 个回答. 默认排序. 739085. 173%的58男生+239%的42女生，有2个性别好. 1 人赞同了该回答. 是，lim (x→∞)1/2^x=0. 但概率为0不等于不可能事件，因为 零测度集合 不一定是空集。 这也可以解释为什么实数轴上随机抽到有理数的概率是0。 有理数都是循环小数 ( 有限小数 看成循环节全是0)，和这个一样，无限次重复同一段数字串。 发布于 2021-10-05 09:54. Min.L. 谢邀 @Valhalla. 1 人赞同了该回答. 这个问题不好答，因为懂的自然懂，不懂的也看不懂。 希望我蹩脚的概率水平能抛砖引玉吧，蹲一个直观解释。 太长不看可以跳到最后。
a. 首先AUC代表的是模型把全部样本放在一起排序的能力，但是你要的其实是每个用户在每一刷里面，把更好的内容排在前面的这样一个模型。 所以很简单，不要光用AUC来评估，用UAUC（把每个用户所有的样本分别算个AUC再加权平均）或者PageAUC（把每一刷的10条样本算个AUC再平均）来看，新的模型是不是比原有的模型更好。 这两个指标是更有个性化判断能力的 离线指标 。 b. 检查线上线下的数据是否计算一致，比如线上打分器打出来的分数和你离线模型用 离线log 数据打出来的是不是一样。 这是相当一部分模型错误的主要原因。 2. userId和 feeds 下拉深度是否是一个好的特征，该怎么用. 当然是好的特征，因为他们含有信号，不知道你的 ctr 模型是用在广告还是推荐。
1,389. 被浏览. 118,711. 22 个回答. 默认排序. 微调. 2020 年度新知答主. 358 人赞同了该回答. 被. @ 霍华德. 老哥邀请了，分享一点小经验。 因为不少人都已经谈过针对文本的处理了，我来试着谈谈更通用的对于不平衡数据的后续建模步骤，仅供参考。 先谈谈这种极端的类别不平衡的评估问题 ，我们一般用的指标有（前两个是全局评估，最后一个是点评估）： ROC曲线下的面积（AUC_ROC） mean Average Precesion（mAP），指的是在不同召回下的最大精确度的平均值. Precision@Rank k。 假设共有 n 个点，假设其中 k 个点是少数样本时的Precision。 这个评估方法在 推荐系统 中也常常会用。
2,477. 2 个回答. 敏敏君. 两种含义，根据语境区分： 全部列出来； 正面直接的表述，而不是否定的否定表达 (负面表列); i.e. 正面表列：听话的孩子是乖小孩；负面表列：不听话就不是乖小孩. 发布于 2021-07-08 17:54. 乔湿湿赛勒. 我是土豆king. 什么是正面表列，我还特意搜了一下，有点懵，没听过. 发布于 2018-11-21 17:00. 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。
情况在去年下半年还是因为众所周知的原因，苹果在中国区的销售开始下滑，今年Q1下滑24%，于是库克来了，表明中国供应链对苹果的重要性，但是现在 中国供应商 仅占苹果供应链价值的2%。. 替换供应链难，重回苹果供应体系更难，前面苹果花了大力气完成 ...
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告诉我，你打算怎么虚构？. 你可以去 元素周期表 后半截找找，那些字还没被用过当姓氏。. 可能真正的难点在于“虚构一个中国姓氏”。. 毕竟姓“死”的都有，想找一个合适但不存在的姓氏本身就会很困难。. 譬如说有人提到，图恒宇的图是虚构的。. 看 ...
