译者|朱先忠审校|孙淑娟本文将展示各种流行机器学习模型和嵌入技术对马其顿餐厅评论情感分析的有效性，探索并比较几种经典的机器学习模型以及包括神经网络和Transformers在内的现代深度学习技术。实验表明，采用最新OpenAI嵌入的微调Transformers模型和深度学习模型远远优于其他方法。虽然用于自然语言处理的机器学习模型传统上侧重于如英语和西班牙语等流行语言；但是，在不太常用语言的发展方面其相关机器学习模型的研究与应用要少得多。另一方面，随着新冠肺炎疫情导致电子商务的兴起，马其顿语等不太常见的语言也通过在线评论产生了大量数据。这为开发和训练马其顿餐厅评论情感分析的机器学习模型提供
译者|李睿审校|孙淑娟在不同的场景中，常用的机器学习建模技术可能会误解数据中的真实关系。因此在这里试图改变这种范式，以基于估计因果关系和衡量目标关键绩效指标（KPI）结果的治疗效果，找到超越虚假相关性的可操作见解。因果机器学习的动机假设获得了某家企业在过去一年某一产品的历史数据或观察数据，面这一产品有5%的顾客流失，那么这家企业的目标是通过开展有针对性的活动来降低流失率。通常会构建经典的客户流失预测性倾向模型（倾向性评分——客户行为的协变量流失概率），并通过选择阈值规定折扣或向客户追加销售/交叉销售。现在，企业管理人员想要预测客户流失的有效性，例如该公司的客户是由于促销活动或营销活动
译者|李睿审校|孙淑娟在不同的场景中，常用的机器学习建模技术可能会误解数据中的真实关系。因此在这里试图改变这种范式，以基于估计因果关系和衡量目标关键绩效指标（KPI）结果的治疗效果，找到超越虚假相关性的可操作见解。因果机器学习的动机假设获得了某家企业在过去一年某一产品的历史数据或观察数据，面这一产品有5%的顾客流失，那么这家企业的目标是通过开展有针对性的活动来降低流失率。通常会构建经典的客户流失预测性倾向模型（倾向性评分——客户行为的协变量流失概率），并通过选择阈值规定折扣或向客户追加销售/交叉销售。现在，企业管理人员想要预测客户流失的有效性，例如该公司的客户是由于促销活动或营销活动
对CART决策树剪枝过程的理解前言：CART决策树生成的过程比较好理解，但是剪枝的过程看了好几遍才看明白，故写出下文，供同样困惑的朋友参考。下文不涉及复杂严密的数学推导，以辅助理解为主。一.损失函数的定义方法CART的损失函数用的是下式：\[C_\alpha(T)=C(T)+\alpha|T|\tag{1}\]损失函数表征的是模型预测错误的程度，所以它越小越好。上式中\(C_\alpha(T)\)是关于\(T\)和\(\alpha\)的函数，\(T\)表示一个决策树，\(C(T)\)是对训练数据的预测误差（分类用基尼指数表示，回归用均方误差表示），\(|T|\)表示树\(T\)的叶节点个数。$
对CART决策树剪枝过程的理解前言：CART决策树生成的过程比较好理解，但是剪枝的过程看了好几遍才看明白，故写出下文，供同样困惑的朋友参考。下文不涉及复杂严密的数学推导，以辅助理解为主。一.损失函数的定义方法CART的损失函数用的是下式：\[C_\alpha(T)=C(T)+\alpha|T|\tag{1}\]损失函数表征的是模型预测错误的程度，所以它越小越好。上式中\(C_\alpha(T)\)是关于\(T\)和\(\alpha\)的函数，\(T\)表示一个决策树，\(C(T)\)是对训练数据的预测误差（分类用基尼指数表示，回归用均方误差表示），\(|T|\)表示树\(T\)的叶节点个数。$
耗时繁杂的归因监测如何减负增效？怎样合理评估不同拉新渠道的用户质量？类似问题相信每一个移动互联网App推广人都会不断问自己，但却一直找不到合适的方法从根源解决。广告互动行为与用户应用内行为的割裂，是阻碍广告效果衡量与提升的较大难点。那么如何解决这个难点呢？分析服务基于渠道评估和买量洞察，给出了以下解决方案。广告互动与行为数据无缝衔接，全链路营销效果监测通过HMSCore分析服务，您可以轻松配置需回传至HUAWEIAds的深度转化事件，如“App激活、注册、加购、付费、留存、复购、评分、分享、搜索”等，实现由“曝光”到“付费”的全链路监测，通过对比不同营销任务的转化效果及时调整投放策略。同时，H
耗时繁杂的归因监测如何减负增效？怎样合理评估不同拉新渠道的用户质量？类似问题相信每一个移动互联网App推广人都会不断问自己，但却一直找不到合适的方法从根源解决。广告互动行为与用户应用内行为的割裂，是阻碍广告效果衡量与提升的较大难点。那么如何解决这个难点呢？分析服务基于渠道评估和买量洞察，给出了以下解决方案。广告互动与行为数据无缝衔接，全链路营销效果监测通过HMSCore分析服务，您可以轻松配置需回传至HUAWEIAds的深度转化事件，如“App激活、注册、加购、付费、留存、复购、评分、分享、搜索”等，实现由“曝光”到“付费”的全链路监测，通过对比不同营销任务的转化效果及时调整投放策略。同时，H
一、数字营销是数字化转型排头兵《⼗四五数字经济发展规划》中强调，要⼤⼒推进数字化转型，形成数据驱动的智能决策能⼒，提升企业整体运营效率。要做好数字化转型，企业可从产、研、供、销、⽤等多个环节入手，而“销”恰好是第一关键要素，企业转型往往从营销场景入手，因此我们说数字化营销是企业数字化转型的排头兵。在数字化营销转型过程中，由于各个企业的数字化建设进程不同，往往会遇到多种挑战，如：·企业数据如何打通？·客户画像如何建设？·营销ROI如何提升？·营销策略如何迭代？要想解决以上问题，在业务⽣产与业务应⽤之前，让产业数字化营销，我们需要进⾏：·数据的统⼀存储；·OneID的数据打通；·OneModel的
一、数字营销是数字化转型排头兵《⼗四五数字经济发展规划》中强调，要⼤⼒推进数字化转型，形成数据驱动的智能决策能⼒，提升企业整体运营效率。要做好数字化转型，企业可从产、研、供、销、⽤等多个环节入手，而“销”恰好是第一关键要素，企业转型往往从营销场景入手，因此我们说数字化营销是企业数字化转型的排头兵。在数字化营销转型过程中，由于各个企业的数字化建设进程不同，往往会遇到多种挑战，如：·企业数据如何打通？·客户画像如何建设？·营销ROI如何提升？·营销策略如何迭代？要想解决以上问题，在业务⽣产与业务应⽤之前，让产业数字化营销，我们需要进⾏：·数据的统⼀存储；·OneID的数据打通；·OneModel的
这里整理一下实验课实现的基于单层决策树的弱分类器的AdaBoost算法。由于是初学，实验课在找资料的时候看到别人的代码中有太多英文的缩写，不容易看懂，而且还要同时看代码实现的细节、算法的原理什么的，就体验很不好。于是我这里代码中英文没有用缩写，也尽量把思路写清楚。基本概念集成学习：通过组合多个基分类器（baseclassifier）来完成学习任务，基分类器一般采用弱学习器。弱学习器：只学习正确率仅仅略优于随机猜测的学习器。通过集成方法，就能组合成一个强学习器。Bagging和Boosting：集成学习主要的两种把弱分类器组装成强分类器的方法。AdaBoost是adaptiveboosting的
