基于递归神经网络的广告点击率预估，涉及随机森林、python、LSTM等。

计算广告/推荐系统/机器学习(Machine Learning)/点击率(CTR)/转化率(CVR)预估/点击率预估

这是2014年由CriteoLabs在kaggle上发起的广告点击率预估挑战项目。 使用TensorFlow1.0和Python 3.5开发

本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。感兴趣的朋友跟随小白一起看看吧

点击率预估模型 0.前言 本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。 本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。 1.假设一个业务场景 声明：为了简单起见，下面的一切设定从简…. 定义需