在美團的搜索、推薦、計算廣告、風控、圖像處理等領域，相關的人工智能技術獲得普遍的應用。《美團機器學習實踐》包括通用流程、數據挖掘、搜索和推薦、計算廣告、深度學習以及算法工程6大部份內容，全面介紹了美團在多個重要方面對機器學習的應用。經過本書，有經驗的算法工程師能夠了解美團在這方面的作法，在校大學生能夠學習機器學習算法如何在具體的業務場景中落地。算法
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提取碼: 841h機器學習
《美團機器學習實踐》高清PDF，318頁，帶書籤目錄，文字能夠複製。分佈式
配有第1章至第17章的思惟導圖，有助於學習記憶。ide
《美團機器學習實踐》應該基本把美團機器學習模型/系統/應用都講了，乾貨比較多，推薦！
看起來模型的演進是：先是FTRL作簡單的分類，大量排序場景用了分佈式的LambdaMart，嘗試了Deep&Wide，如今廣告/搜索/推薦在Gringer（本身搭建的分佈式機器學習平臺）上跑微創新的深度學習模型ClickNet（主要是CTR預估）。ClickNet看起來比較相似鳳巢的CTR模型結構。學習
美團算法團隊由數百名優秀算法工程師組成，負責構建美團這個生活服務互聯網大平臺的「大腦」，涵蓋搜索、推薦、廣告、風控、機器學習、計算機視覺、語音、天然語言處理、智能調度、機器人和無人配送等多個技術方向，在幫助美團數億活躍用戶改善用戶體驗的同時，也幫助餐飲、酒店、婚慶、麗人、親子等200多個行業的數百萬商戶提高運營效率。咱們致力於經過算法和人工智能技術，幫你們吃得更好，活得更好。人工智能