Uplift-моделирование
ML для аналитикаТема 4. Рекомендации и ранжирование
CATE, persuadables vs sure things, T-Learner, S-Learner, Causal Forest, uplift curve, Qini.
О разделе «Тема 4. Рекомендации и ранжирование»
Рекомендательные системы, матричная факторизация, uplift-моделирование, scoring, look-alike.
Ключевые темы: рекомендации, collaborative filtering, ALS, uplift, churn scoring, look-alike.
Все темы в разделе «Тема 4. Рекомендации и ранжирование»
Обновлено:
Полный разбор темы «Uplift-моделирование» — в Pro
В Pro-подписке по этому конспекту получите:
- Формулы с пошаговым разбором (LaTeX)
- Примеры Python-кода с выводом и комментариями
- Интерактивные визуализации для понимания теории
- Частые вопросы с реальных собеседований по теме «Тема 4. Рекомендации и ранжирование»
- Чеклист: что точно спросят на собесе аналитика
Открыть все 210 конспектов →