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策略產(chǎn)品經(jīng)理：通俗易懂了解機器學(xué)習(xí)原理（下篇）
作為策略產(chǎn)品經(jīng)理，簡單理解有關(guān)機器學(xué)習(xí)的相關(guān)原理，可以更了解核心的應(yīng)用場景，從而助推策略產(chǎn)品經(jīng)理去更好地服務(wù)于業(yè)務(wù)。本篇文章里，作者針對機器學(xué)習(xí)的部分算法原理與應(yīng)用場景進行了一定解讀，一起來看。
策略產(chǎn)品經(jīng)理：深入淺出了解機器學(xué)習(xí)算法原理（中篇）
對于策略產(chǎn)品經(jīng)理來說，了解有關(guān)機器學(xué)習(xí)算法的相關(guān)原理和思路，會對自身的工作有所幫助，那么，你了解機器學(xué)習(xí)里的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法嗎？本篇文章里，作者便做了一定拆解和總結(jié)，一起來看一下。
策略產(chǎn)品經(jīng)理深入淺出了解機器學(xué)習(xí)算法原理（上篇）
機器學(xué)習(xí)簡單來說就是機器從歷史過去的數(shù)據(jù)、知識中總結(jié)出規(guī)律經(jīng)驗，用于提升系統(tǒng)的度量能力。本文作者對十大機器學(xué)習(xí)算法的前三個進行了分析介紹，一起來看一下吧。
揭秘算法推薦：統(tǒng)計、分類與分發(fā)織成信息牢籠
編輯導(dǎo)語：在信息傳播過程中，算法推薦具有壟斷性與不穩(wěn)定性，極易對普通用戶造成信息牢籠。對待千人千面的算法推薦，不同的人有不同的態(tài)度，有人歡喜，有人愁。算法推...
常用機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點分析
編輯導(dǎo)語：機器學(xué)習(xí)是當(dāng)下數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個熱點內(nèi)容，我們?nèi)粘９ぷ髦卸喽嗌偕俣紩婕暗揭恍?。但在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，算法并不能完全解決所有的問題。本文梳理了有監(jiān)督學(xué)...
用戶人群精推基礎(chǔ)算法
編輯導(dǎo)語：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的APP開始進行精準(zhǔn)化的算法推薦，算法的應(yīng)用越來越普及，但算法有利也有弊。近期，國家便對算法進行了整治，但綜合來說，算法的精...
評分算法（3）：服務(wù)分策略設(shè)計的3個方法
按照服務(wù)分的更新機制，服務(wù)分可以分為兩類：一類是每次服務(wù)后更新，一類是定期更新。在介紹了服務(wù)分的設(shè)計場景和思路之后，本文作者對服務(wù)分策略設(shè)計的具體方法展開了...
評分算法二：B端核心策略——服務(wù)分
上篇跟大家講了用戶評分，本文接上篇來談?wù)勈裁词欠?wù)分？服務(wù)分是怎么應(yīng)用的？又是如何構(gòu)成的呢？它的計算方式是怎樣的？有哪些注意事項？
為什么需要服務(wù)分
C端的用...
評分算法（1）：用戶評分
從《社交網(wǎng)絡(luò)》到豆瓣評分，這些都是用戶評分的表現(xiàn)。文章介紹了用戶評分算法的體系，并以豆瓣評分為例，展開了詳細(xì)說明，包含貝葉斯公式和威爾遜區(qū)間法，與大家分享。
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算法知識匯總：構(gòu)成/學(xué)派/算法
如果你是產(chǎn)品經(jīng)理，希望了解算法的基本知識，可以考慮閱讀本文。
01 概述
機器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）就是通過計算機程序?qū)π畔⒑蛿?shù)據(jù)進行重新組織，使用算法優(yōu)...
推薦策略設(shè)計的Notes
推薦算法的基本原理表述起來比較簡單，但是具體實施起來還是比較復(fù)雜。沒有任何一個標(biāo)準(zhǔn)的推薦系統(tǒng)，可以適用全部的情形，在真正實現(xiàn)的過程中，需要對算法有融匯貫通的...
