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Tag: # 配送
XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析
2019年08月15日
李兆军
XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”,被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域,XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码,如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而,在XGBoost on Spark的官方实现中,却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。
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机器学习在美团配送系统的实践:用技术还原真实世界
2018年12月13日
何仁清
本文分享了美团配送在即时配送领域中机器学习技术的最新进展,其主题是如何通过大数据和机器学习手段,建立对线下真实世界的各种场景的感知能力,还原和预测配送过程各个细节,提升整体配送系统的整体精度。
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即时配送的ETA问题之亿级样本特征构造实践
2017年11月24日
超逸
合理和准确的ETA预估也可以帮助线下运营构建有效可行的配送考核指标,保障骑手的体验和收益。
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