摘要：词频逆向文件频率词频越大越重要越大，即出现词的文件数越少，越重要概述一般结构为卷积层一组平行的，之后经过激活函数如来决定该神经元是否被激活。一般都是，把行进行处理。
做ML最重要的是啥！！跟我念三遍！！LOOK INTO THE DATA! LOOK INTO THE DATA!! LOOK INTO THE DATA!!! 可以多使用visualization工具来帮助自己理解data。
Pandas
引入：import pandas as pd
常也需import numpy as np
create df：
df = pd.DataFrame(...)
selection：
选列：df["A"] 选行：df[0:3] 多维：df.loc[:, ["A", "B"]]或df.iloc[:, 0:2] 选值：df.at[2,"A"]或者df.iloc[2,0]
处理空值：df.dropna df.fillna
apply funcs：df.apply(lambda)
SQL-like join: pd.merge(A, B, on="...")
文件：df.to_csv("...") pd.read_csv("...")
filtering的pitfall：
用于filter training data的就不可以再作为feature, e.g.
如果用age < 18来filter了training set，那么age就不可以再作为feature，否则模型就会严重学习到age < 18这条手动规则
Ngrams:
一段text里相临近的n个单词，ngram feature每次就以n为窗口计算
ngram model一般是马尔科夫链算法，由前n-1个单词预测最后一个单词
feature engineering：
如何提出好的feature：1）凭直觉 e.g.头发长短用于判断性别； 2）用数据做correlation分析
ROC曲线：
横坐标FPR, 纵坐标TPR, 每个点上都有threshold，可以根据距离(0,1)点最近的曲线上点来选择threshold。（但一般都是0.5不用动。）
TFIDF:
TFIDF = TF（词频） * IDF（逆向文件频率）
词频越大越重要
idf越大，即出现词的文件数越少，越重要
CNN概述：
一般结构为
kernals(window) --> convolution layer --> pooling operation --> vectorization
卷积层：一组平行的feature map，之后经过激活函数（如sigmoid）来决定该神经元是否被激活。
池化层：downsampling，有助于减少param数量并避免overfit
常见池化方法：max，min，avg，l2等
Model deployment：
client request-->server-->(sharding service)-->fetch model from storage (e.g. HDFS, S3)-->load model
预处理
一般都要包括去重（！非常重要！否则会overfit和bias）和处理N/A值
train、test set split的pitfall：
注意不能有data leak！！！所以去重真的非常重要啊。
一般的ranking backend结构：
一般first stage做filter（这样结果才能变少啊），second stage做rank。
所以先filter model，然后再ranking models
如果应对position bias（e.g.排第一个的结果收到的点击最多）：
predict as if they are all shown at position 0
include position feature
counterfactual evaluation
Training package：
训练代码一般都会打包成package通过command来跑。
一般都是batch training，把行进行batch处理。
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