1 vsm 空間向量模型 用於資訊檢索
2 最優化演算法 擬牛頓法
批量梯度下降的問題：在實際的工程問題中，簡單地採用批處理模式的梯度下降法有時會遇到乙個麻煩：當函式值對各個自變數歸一化不夠好時，優化過程會陷入 zig-zag 折線更新的困境，這一現象可以用圖 10-1 中的例子來形象地說明。在自變數維數很高時，這一問題尤為嚴重，因為我們無法一一檢查各個自變數的意義，因此在某些維度上縮放尺度不一樣是無法避免的。
用擬牛頓法來解決：
4 文件主題挖掘
文字主題模型有兩大類別：一種是預先定義好主題的集合，用監督學習的方法將文件對映到這一集合的元素上；一種是不預先定義主題集合，而是控制主題的總個數或聚類程度，用非監督學習的方法自動學習出主題集合以及文件到這些主題的對映函式。廣告中的主題挖掘有兩種用途：如果僅僅用於廣告效果優化的特徵提取，那麼監督或非監督的方法都可以；如果是用於對廣告主售賣的標籤體系，那麼應該優先考慮採用監督學習的方法，因為這樣可以預先定義好對廣告主有意義且可解釋的標籤體系，對售賣會有很大幫助。
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首先大多數的網際網路巨頭的收入很大一部分來來自廣告。目前很多的情況是，免費模式實現使用者的增長，免費模式是，售價傾向於邊界成本。獲得其他資產之後通過後向變現的方式獲取利益。網際網路三項可變現的核心資產 品牌 提高付費內容的關注程度 資料 提高付費內容的投放效率 流量 正常內容中夾帶付費內容 常看一些...
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