日 -？
私は、機械学習、および7.5時間の最終テストを聞いて、非常に神経質。
その後、私は、オンサイト学校のある方の前にいることを聞いて、バーのシーンを学ぶことにしました。
1日目
問題を見て、おそらくトラフィック予測は、あなたがすでに時間、場所、趣味や他のデータを含め、多くのデータを持っている、と上のクリックした場合、およびあなたのCTRを予測するためのデータの束を与えたを与えることです。
ビットzjtを掲載し、彼は原料の束を言ったが、私は理解していません。
そして、彼らはインターネットがビットを検索所有し、それは非常にシンプルかつ効果的に見える「ベイズ分類器」と呼ばれるものを発見した、と書き込みを行ってきました。
このような何かを考えます：
ベイズ式、ある
\ [P {P（= \ FRAC（）のような\ MID（Mクリック） （ {P（M、等）}倍P（クリック）\ Mなど）\ MIDをクリックします）} \]
私たちは、その後で、独立した機能の間であることを前提と
[\倍P（クリックなど）\（ミッドクリック\（男性、愛））P = P（M、クリックしてください）] \
分母の分母は、単に、同じの2つの部分をクリックするだけで罰金無視しない確率と確率をクリックしてください。
だから我々は、確率を見つけることができます。
ラプラススムージングと呼ばれるものは、興味のある学生は検索することができ、もあります。
このことは、実際にはかなり簡単で書くために、非常にシンプルに見えます。
ため、私は対処しませんデータの形式に、私はそれは私に2〜3時間を要した、自分自身を書くことができます。
この後、最大書き込みで確率計算部は、非常に高速で、半分以下の時間で終了しました。
独自のテスト少しテスト・セット、logloss（私は端面に知って取得していない。この事はどのようにカウントされます）について0.37、そして少し（得点は別のテスト・セット）テストlogloss 0.58という高いを支払います。私はそれがあったかを知るために取得できませんでした。
最後に、ランダムパラメータ調整、0.37に最適なソリューションを提供しています。私は、どのようなIチューンアップし忘れてしまいました。。。
そして、賞金を得るように見えますか？
しかし、まだ、私の弟の深さの研究を破りました。
コード
学校に戻って最初のハトは、再び生きて来ました。