，I3链接到I1。 (这里根据项集的数量排序成I2、I1、I3) Null l2:1 l1:1 l3:1 ② 再次扫描数据库并检查事务。检查第一个事务并找出其中的项集。计数 最大的项集在顶部，计数较低的下一个项集，以此类推。这意味着树的 分支是由事务项集按计数降序构造的。 35 3.FP-Growth算法 构建FP树 1.考虑到根节点为空(null)。 2. T1:I1、I2 中， {I2,I1,I3,I4:1}，{I2,I3,I4:1}。因此，将I4作为后缀， 前缀路径将是{I2,I1,I3:1}，{I2,I3:1}。这形成了条件 模式基。 3.将条件模式基视为事务数据库，构造FP树。这 将包含{I2:2,I3:2}，不考虑I1，因为它不满足最小支 持计数。 Null l4:1 l2:5 l1:4 l3:1 l5:1 l3:3 l4:1 l5:1 I1,I2.I5 2 I2,I4 3 I2,I3 4 I1,I2,I4 5 I1,I3 6 I2,I3 7 I1,I3 8 I1,I2,I3,I5 9 I1,I2,I3 事务数据库的建立 扫描事务数据库得到频繁项目集F I1 I2 I3 I4 I5 6 7 6 2 2 定义minsup=20%,即最小支持度为2,重新排列F I2 I1 I3 I4 I5 7 6 6 2 2

在线预估服务 • 特征编码方式  通过明文hash的方式编码  适用于特征的动态增长  不需要预分配，提高处理效率 • 框架与实现分离  提供op形式的特征抽取类  逻辑一致性：在线、近线、离线 特征抽取框架 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 Deep 2. DeepFM 3. Deep Cross 树模型 小规模DNN 大规模离散DNN • 超大规模深度学习  工程实现  数据并行、模型并行  在线、近线、离线逻辑一致性  实时模型  业务应用  召回模型，ANN搜索  粗排模型，模型预计算  精排模型，大规模离散DNN 总结

模型特征输出可作为CTR，也可作为特征为其它模型使用 • 限定ModelFeature的计算顺序，即可实现bagging/模型交叉等功能 解决方案（引入ModelFeature的概念） • 数据一致性 • 流程稳定 关键点 模型融合 PV Click Session Sample OneHot 特征 LR Train Ctr特征/模 型中间结果 DNN Train Feature

机器学习项目流程概述 02 数据清洗 03 特征工程 04 数据建模 8 2.数据清洗 什么是数据清洗？ 数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包 括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后 的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 9 2.数据清洗 不合法值 空 值 异常检测 重复处理 拼写错误 命名习惯 数理统计技术

Group D: fast motion with strong rotation 时间统计 • 台式机上的计算时间 • 移动终端上 • 20~50 fps on an iPhone 6. 时空一致性深度恢复 • Guofeng Zhang, Jiaya Jia, Tien-Tsin Wong, and Hujun Bao. Consistent Depth Maps Recovery from

)，基于row进行矩阵压缩存储，参数内存占用减少90% 3 在线机器学习-参数服务器 模型验证 离线训练 实时训练 模型训练 模型部署 在线服务 离线验证 在线发布 在线验证 在线一致性/ 模型稳定性/… 一键打包 端口探测 蓝绿部署/灰度发布 AUC/准确率/ 召回率/… 流量切换 版本更新 全量发布 … verson1 verson2 … kubenetes/olsubmit

CycleGAN 基本的假设 是，如果由图片 A 转换到图片 B，再从图片 B 转换到A′，那么A′应该和 A 是同一张图片。 因此除了设立标准的 GAN 损失项外，CycleGAN 还增设了循环一致性损失(Cycle Consistency Loss)，来保证A′尽可能与 A 逼近。CycleGAN 图片的转换效果如图 13.11 所 示。 图 13.11 图片转换效果 [4] 13

xlabel='Sorted training inputs', ylabel='Sorted testing inputs') 10.2.4 带参数注意力汇聚 非参数的Nadaraya‐Watson核回归具有一致性（consistency）的优点：如果有足够的数据，此模型会收敛到 最优结果。尽管如此，我们还是可以轻松地将可学习的参数集成到注意力汇聚中。 例如，与 (10.2.6)略有不同，在下面的查询x和键xi之间的距离乘以可学习参数w：