数据科学典藏版合集-420页

目录 数据驱动的京东精细化消费者运营平台..........................................................4 因果推断在阿里飞猪广告算法中的实践.......................................................27 腾讯增长技术:智能投放篇...........................................................................52 信息流推荐的用户增长机制...........................................................................69 滴滴数据指标体系建设实践...........................................................................85 因果推断在阿里文娱用户增长中的应用.....................................................112 推荐系统衡量:ABtest框架......................................................................123 联邦学习与安全多方计算.............................................................................136 京东超大规模联邦学习探索实践.................................................................159 微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用.................................................180 新一代联邦学习技术及应用实战.................................................................210 阿里文娱智能营销增益模型(UpliftModel)技术实践........................243 爱奇艺数据中台的建设实践.........................................................................260 金融资管数据中台体系探索实践.................................................................287 增强分析技术原理与实践.............................................................................310 贝壳商业化算法中台架构实践.....................................................................331 网易大数据用户画像实践.............................................................................367 用户画像在阅文的探索与实践.....................................................................387 用户画像实践:神策标签生产引擎架构.....................................................408

  • 2022-01-03
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第22章 模糊数学模型

1 模糊数学的基本概念 1.1 模糊数学简介 1965 年,美国著名计算机与控制专家查德(L.A.Zadeh)教授提出了模糊的概念,并 在国际期刊《InformationandControl》并发表了第一篇用数学方法研究模糊现象的论文 “Fuzzy Sets”(模糊集合),开创了模糊数学的新领域。 模糊是指客观事物差异的中间过渡中的“不分明性”或“亦此亦彼性”。如高个子 与矮个子、年轻人与老年人、热水与凉水、环境污染严重与不严重等。在决策中,也有 这种模糊的现象,如选举一个好干部,但怎样才算一个好干部?好干部与不好干部之间 没有绝对分明和固定不变的界限。这些现象很难用经典的数学来描述。 模糊数学就是用数学方法研究与处理模糊现象的数学。它作为一门崭新的学科,它 是继经典数学、统计数学之后发展起来的一个新的数学学科。经过短暂的沉默和争议之 后,迅猛的发展起来了,而且应用越来越广泛。如今的模糊数学的应用已经遍及理、工、 农、医及社会科学的各个领域,充分的表现了它强大的生命力和渗透力。 统计数学是将数学的应用范围从确定性的领域扩大到了不确定性的领域,即从必然 现象到偶然现象,而模糊数学则是把数学的应用范围从确定领域扩大到了模糊领域,即 从精确现象到模糊现象。 实际中,我们处理现实的数学模型可以分成三大类:第一类是确定性数学模型,即 模型的背景具有确定性,对象之间具有必然的关系。第二类是随机性的数学模型,即模 型的背景具有随机性和偶然性。第三类是模糊性模型,即模型的背景及关系具有模糊性

  • 2021-10-30
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