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机器学习强调3个关键词解读(2024年11月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

机器学习强调3个关键词

谷歌广告转化归因模型设置全攻略 𐟔今天我们来聊聊谷歌搜索广告的转化归因模型，这可是很多小伙伴容易忽视但至关重要的一环。根据统计，有45%的转化需要2次以上的点击才能实现。 𐟔祽’因模型的作用：归因模型就像是分配每次点击功劳的法官。举个例子，如果一个客户点击了我们的广告3次才最终转化，那么这三次点击的功劳该如何分配呢？这就由归因模型来决定了。只有选择了最合适的归因模型，我们才能准确了解每个关键词的贡献，从而更有效地优化账户。简而言之，归因模型决定了账户数据的准确性。 𐟓Š归因模型的六种类型： 1️⃣最终点击模型：这种模型将所有转化归因功劳100%给到最后一次点击广告的动作。虽然简单易用，但并不合理，因为它完全忽视了其他点击的作用。 2️⃣首次点击模型：与最终点击模型类似，首次点击模型将所有转化归因功劳100%给首次点击广告的动作，同样过于片面。 3️⃣线性归因模型：这种模型将转化功劳平均分配到每次点击，虽然较为公平，但可能不够精确。 4️⃣根据位置模型：这种模型认为首次和最后一次点击的影响最大，适合强调品牌认知和转化的广告，分配方式为首次和最后一次点击各占40%，其余20%平均分配。 5️⃣时间衰减模型：这种模型将转化归因给离转化发生时间最近的广告，距离转化越近的广告影响力越大。 6️⃣以数据为依据模型：（推荐）这种模型通过机器学习和历史的转化操作来分配点击广告的功劳，是最科学的方法。如果无法直接选择这种模型，可以考虑根据位置或时间衰减模型。 𐟛 ️如何设置归因模型？进入Google AdWords后台，在右上侧的工具和设置中找到“转换”选项。打开后选择“修改设置”，找到“归因”选项，选择合适的归因模型即可。注意，以数据为依据的归因模型只适用于搜索广告和购物广告。 𐟒ᦏ示：在设置归因模型时，务必根据实际情况选择最合适的模型，以确保数据的准确性。

广交会营销秘籍：线上线下双管齐下 𐟓Š 精准定位，数据驱动：在广交会这样的国际大舞台上，如何让品牌脱颖而出？谷歌数字营销提供了强有力的支持。通过精准的关键词策略，如展会名称、行业关键词、产品名称等，谷歌广告可以提升品牌在展会期间的曝光度和吸引力，从而延长营销周期，增强品牌影响力。 𐟎›‡客户，精准触达：面对年轻化的B2B采购群体，谷歌数字营销通过线上营销活动如搜索广告、视频广告、再营销列表等，帮助企业在展会前后提升品牌认知度和询盘量，转化为成交订单。 𐟛’ 展会期间的营销策略：将3-4天的销售旅程和展会影响力拉长至90天，提高成单率。包括曝光与发现、考虑与购买意图、采取行动三个阶段，分别在展会前后进行品牌宣传、影响潜在客户、促使询盘。 𐟓… 关键节点，环环相扣：从时间安排到活动前后的准备和设置，再到再营销、询盘及网站流量评估、优化及销售跟进等步骤，确保线下转换数据回传至Google Ads系统，优化机器学习算法，提高营销效率。 𐟎‰ 创新策略，化解困局：面对传统展会营销的痛点，如大型展会难以预定且主题宽泛，小型展会影响力不足，线上线下流量脱节等，谷歌数字营销提供了新的解决方案。通过整合线上营销与线下展会优势，利用谷歌等数字平台降低风险，精准定位和数据分析实现深度触达目标客户。 𐟌Ÿ 总结：谷歌数字营销为线下展会提供了一种新的引流方式，通过精准的关键词策略和线上营销活动，帮助企业在竞争激烈的环境中脱颖而出，实现品牌影响力的提升和销售目标的达成。

𐟔AI营销必备：26个关键词解析 𐟒᤺𚥷妙𚨃𝩢†域术语繁多，对于营销人来说，掌握这些关键词至关重要。以下是26个AI营销必备关键词及其解析： 1️⃣ 人工智能（Artificial Intelligence）𐟤– 2️⃣ 人工智能生成内容（AI-Generated Content, AIGC）𐟓– 3️⃣ 机器学习（Machine Learning）𐟓ˆ 4️⃣ 深度学习（Deep Learning）𐟧 5️⃣ 神经网络（Neural Network）𐟕𘯸 6️⃣ 训练集（Training Set）𐟓š 7️⃣ 过拟合（Overfitting）❌ 8️⃣ 欠拟合（Underfitting）❌ 9️⃣ 迭代（Iteration）⏳ 𐟔Ÿ 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）𐟗㯸 1️⃣1️⃣ 强化学习（Reinforcement Learning, RL）𐟒ꊱ️⃣2️⃣ 大语言模型（Large Language Model, LLM）𐟗㯸 1️⃣3️⃣ 计算机视觉（Computer Vision, CV）𐟑€ 1️⃣4️⃣ 迁移学习（Transfer Learning）𐟓š 1️⃣5️⃣ 模型蒸馏（Model Distillation）𐟔 1️⃣6️⃣ 分布式训练（Distributed Training）𐟒𛊱️⃣7️⃣ 个性化推荐（Personalized Recommendation）𐟎️⃣8️⃣ 协同过滤（Collaborative Filtering）𐟤 1️⃣9️⃣ 动态定价（Dynamic Pricing）𐟒𐊲️⃣0️⃣ 需求预测（Demand Forecasting）𐟓Š 2️⃣1️⃣ 聊天机器人（Chatbot）𐟤– 2️⃣2️⃣ 实时竞价（Real-Time Bidding, RTB）⚡ 2️⃣3️⃣ 点击率预测（Click-Through Rate Prediction）𐟎️⃣4️⃣ 聚类分析（Clustering Analysis）𐟓Š 2️⃣5️⃣ 营销自动化（Marketing Automation）𐟚€ 2️⃣6️⃣ 人工智能价值对齐（AI alignment）✅ 掌握这些关键词，让你在AI营销领域更加游刃有余！𐟒𜢜耀

论文大纲必备框架，轻松搞定论文！写论文的时候，一个清晰的大纲简直是救命稻草！下面我给大家分享几个通用的论文大纲框架，帮你理清思路，分分钟搞定论文大纲！题目：吸引眼球的标题首先，你得给论文起个有吸引力的标题。标题要简洁明了，最好一眼就能让读者知道你的论文主题是什么。比如说，“机器学习在自然语言处理中的应用研究”，这样的标题就很有吸引力。目录：导航地图目录就像是论文的导航地图，帮助读者快速找到他们感兴趣的部分。目录应该包括你的各个主要章节，比如“引言”、“文献综述”、“方法论”、“结果”、“讨论”和“结论”。摘要：研究重点摘要部分是你展示研究重点的地方。这里要包括你的研究目的、方法、主要发现和结论。比如说，“本文旨在探讨机器学习在自然语言处理中的最新应用，通过实验发现……” 关键词：精准定位关键词是帮助读者快速定位你论文主题的关键词。一般来说，4-6个关键词就足够了。比如说，“机器学习”、“自然语言处理”、“数据挖掘”等。论文正文：核心部分接下来是论文的核心部分，我给大家详细说说每个部分怎么写：引言：描述研究背景、问题陈述、研究目的和假设。文献综述：深入研究历史背景，探索相关理论和现有研究。方法论：描述你的研究设计，详细说明数据收集和分析方法。结果：明确呈现你的研究数据，强调主要发现。讨论：解释你的结果与现有研究相比较。结论：总结你的研究，强调研究的贡献和未来的研究方向。参考文献：最后的加分项最后但同样重要的是参考文献部分。确保列出所有引用的文献，遵循正确的引用格式。这一部分会让你的论文看起来更加专业和严谨。好了，这就是一个完美论文大纲的所有必要工具和知识啦！大家可以根据自己的需求灵活套用哦！𐟓š

中山大学系统科学与工程学院保研面试经历 1️⃣ 我是信管专业的，保研期间同时申请了计算机和管科方向。因为觉得中山大学的经管专业竞争太激烈，所以顺手报了个计算机项目，结果竟然进面了！𐟘𑠩⨯•前一天我还在准备另一场面试，晚上十点多突然收到入面通知，简直不敢相信。于是立刻拒了天大和中南的offer，买了第二天的机票，决定来广州试试运气。候机时搜了一圈，发现这个学院的经验帖很少，当时就想着如果能拿到offer，一定要写一篇分享。 2️⃣ 这个学院规模比较小，几个专业的推免名额都很少，主要是次985和工科211的学生，还有中科院的同学。相对来说，门槛比计院低一些。 3️⃣ 面试时有五位老师，先是2分钟的中文自我介绍，然后是抽题作答，包括专业题和英语题。英语部分有一段文献阅读和翻译，我扫了一眼发现很多单词不认识，嘴巴一边读，脑子一边紧张得处理不了翻译任务。𐟘𕠨€师打断后让我用一句话概括文献内容，至少关键词读懂了，答得还算顺利。专业问题也是抽两题，一题是正则化解析解，我本科数学没学那么深，只记得在学LASSO时有点印象，基本没答出来。另一题是运筹问题，准备管科面试时复习到的，顺利答出。因为第一题没答出来，老师又问我对凸优化了解多少，之前整理机器学习知识点时准备到了，但语言组织得不好，答了一半。 4️⃣ 接着是拷打简历环节。老师先质疑了一下我的信管背景，我厚脸皮地强调自己授的是工科学位，把计算机课程学过的内容叽里呱啦说了一遍。老师追问统计学学到什么程度，总之非常注重数理背景（我看到有个教授在我的成绩单的线性代数做了标记，那门考得不好，但最终没有提问）。论文是复杂系统相关的，有个老师还挺感兴趣的，问了一些分析和结论问题，然后问我对这一领域前沿动态有没有了解，看过哪些期刊的什么论文。接着问了大创中参与的工作、专利软著排名、介绍模型，中途打断，然后开始聊天，问了高考排名、为什么想来中山大学、还有哪些offer。老老实实答，不知道哪句话逗笑老师了，气氛轻松了一阵，又继续拷打项目，最后时间差不多20分钟，结束。 5️⃣ 次日晚公布结果，居然拿到了offer，非常惊喜。中山大学南校区美得不像话，坐落市中心，面朝珠江，校内一派新绿，建筑风格我也很喜欢，面试体验非常好。虽然最终没有选择系统院，但还是非常感谢这个机会。中山大学面试给我的感觉就是非常重视学术潜力，平时要注重积累，对自己的简历内容和项目中延伸到的知识点作总结。

𐟓Š 数据分析技能全攻略：从零到一 𐟌ˆ 想要在数据分析领域脱颖而出？掌握这些基本技能是关键！ 1⃣️ SQL 学习难度：⭐⭐ SQL是数据库查询的利器，对于处理大量数据至关重要。逻辑思维清晰的你，可能只需1-2天就能上手。推荐《MySQL必知必会》作为入门指南，随后在牛客网实践练习。 2⃣️ Excel 学习难度：⭐ Excel是数据处理的得力助手，掌握基本的表格和图形处理功能是基础。数据透视表和VLOOKUP函数是重点，其他函数则需了解。 3⃣️ BI工具学习难度：⭐⭐ BI工具如Tableau、PowerBI等，是数据展示的得力伙伴。它们能帮助你快速生成报表，节省时间和精力。 4⃣️ 概率与统计学学习难度：⭐⭐⭐ 对于初学者，了解基本的统计概念如求和、平均数、计数就足够。随着经验的积累，可以逐步深入学习正态分布、条件概率等高级概念。 5⃣️ Python 学习难度：⭐⭐⭐ Python在数据分析中有着广泛的应用。它既可以用于深入分析，如数据挖掘，也可以用于处理大量数据，尤其是当Excel无法胜任时。重点学习numpy和pandas库，并通过实践来掌握。 6⃣️ 机器学习算法学习难度：⭐⭐⭐⭐⭐ 机器学习算法如分类、预测和推荐等，在数据分析中有着广泛的应用。虽然初始学习难度较高，但通过持续学习和实践，你将能够掌握这些强大的工具。 7⃣️ 分析思维学习难度：⭐⭐⭐⭐⭐ 分析思维是数据分析的核心技能，需要长期锻炼。对比、细分和溯源是三个关键词，它们将帮助你更好地理解数据并做出洞察。 𐟌Ÿ 记住这些关键词，逐步掌握这些技能，你将在数据分析的道路上更加游刃有余！

用户交互对虚拟现实行为的影响研究 𐟓Š 刊物名称：EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS（SCI中科院JCR双一区，影响因子：7.6，计算机顶刊） 𐟓Š 方法：结构方程模型（SEM）-人工神经网络（ANN） 𐟓Š 题目：从人机交互角度看服务情境下用户交互对虚拟现实行为响应的影响——一种混合统计与机器学习的方法（Impact of user engagement on virtual reality behavioral response from the human–computer interaction perspective toward a service context: A hybrid statistics and machine learning approach） 𐟓Š 关键词：虚拟现实，用户参与，面对面参观意向，产品拥有创新性，信息拥有创新性 𐟓Š 研究结果：(1) 用户参与度，包括审美吸引力、集中注意力、感知可用性和奖励体验，改善了对虚拟现实的态度。 (2) 拥有产品的创新性积极调节了对虚拟现实的态度与面对面的旅游意图之间的关系。 (3) 拥有信息的创新性对虚拟现实的态度与面对面的参观意图之间的关系产生了负面影响。(4) 集中注意力和奖励体验既显示线性高绩效，也显示非线性重要性。(5) 激活函数分析可以进一步提高预测的准确性。

中国学术科研经常使用的评价工具 𐟓š Paper-Digest是什么？ Paper-Digest是一款专为科研人员、学生和学术爱好者设计的智能文献综述工具。它能够快速分析大量文献，提取关键信息，帮助你轻松撰写高质量的文献综述。 𐟔 主要功能： 1️⃣ 智能综述：利用AI技术快速生成文献综述，节省你大量阅读时间。 2️⃣ 关键词提取：自动提取文献中的核心关键词，帮助你快速理解研究主题。 3️⃣ 自动分类：将文献按主题或领域自动分类，方便管理和查找。 𐟔砥…𗤽“操作： 1️⃣ 进入Paper-Digest 2️⃣ 输入文献关键词 3️⃣ 即可呈现文献综述和文献列表 𐟓š 示例文献综述：根据12篇文献，生成了详细的文献综述。例如，在“Adversarial Machine Learning”领域，论文讨论了新兴领域的研究方向，介绍了对抗性机器学习的主要攻击类型和防御策略。在自然语言处理领域，论文探讨了不同神经网络模型在自然语言处理任务中的应用。在制造业领域，论文介绍了深度学习在智能管理中的应用。这些综述不仅全面，而且深入，为研究者提供了宝贵的参考。

如何从零开始找到深度学习灵感？𐟒ኦƒ𓧟婁“如何从零开始找到深度学习的新想法吗？其实，关键就在于多读论文。以下是我个人的一些经验分享，希望能帮到你： 1️⃣ 论文搜索：首先，用Google Scholar搜索你感兴趣的研究方向，比如“语音转文本”。然后，根据引用次数、题目吸引力以及发表年份来挑选几篇经典的论文来读。 ✔️ 题目吸引力：别小看这个指标，题目顺眼很重要。放心，天下论文千千万，少读几篇也没关系。如果它真的是经典，其他论文经常会引用它，到时候再回头读也不迟。 ✔️ 发表年份：现在是深度学习时代，所以传统机器学习的论文可以先放一放。 2️⃣ 多次搜索：这个过程可以多重复几次，用不同的关键词来搜索。 3️⃣ 论文收集：现在你已经有了十几、几十篇论文，接下来可以根据时间顺序或者引用次数来阅读。如果你是新手，建议多收集几篇论文；如果你已经有经验，少收集几篇也没关系，因为你已经具备举一反三的能力。 4️⃣ 重点阅读：重点阅读摘要、引言和相关工作，看看作者是如何批判前人工作的不足，又是如何提出改进方案的。模型方法和实验章节可以精读几篇论文，精读的标准包括写作流畅、有开源代码。 5️⃣ 代码实践：对于精读的论文，从GitHub下载代码和数据集，跑实验、阅读代码。 6️⃣ 提出改进意见：自己思考或者与导师/同学讨论，提出合理的改进意见。基本上可以在精读论文模型的基础上进行改进。 7️⃣ 实验论证：改进代码后进行实验论证。如果实验不理想，思考并重复第6步。 8️⃣ 论文写作：最后，把你的研究成果写成论文。希望这些步骤能帮你找到深度学习的灵感！𐟒က

如何在文献检索时设计关键词以确保利用 EndNote 检索文献的全面性并获取最新研究成果#大学第一课# 在学术研究领域，文献检索是一项既基础又关键的工作。EndNote 作为一款功能强大的文献管理工具，能助力我们高效地开展文献检索与管理。然而，怎样设计关键词来保证检索的全面性以及获取最新的研究成果，这是众多研究者面临的难题。本文以中国知网（CNKI）为例，探讨在文献检索时如何设计关键词。 1.⠦˜Ž确研究主题在着手检索前，首先要清晰界定你的研究主题与目标。这有助于确定检索的核心概念及相关术语。比如，若你的研究主题是“可持续发展”，那么“环境保护”“绿色能源”“生态平衡”等都可能成为核心关键词。 2.⠨🐧”褸“业术语采用该领域公认的专业术语作为关键词。这不仅能提升检索的准确性，还可确保获取到高质量的专业文献。例如，在医学领域用“幽门螺杆菌”而非“胃菌”，在计算机科学领域用“机器学习”而非“电脑学习”。 3.⠥𘃥𐔩€𛨾‘组合借助布尔逻辑（AND、OR、NOT）对关键词进行组合，能更精准地定位研究内容。例如，“可持续发展 AND 绿色能源”能帮你找到同时涉及这两个概念的文献。 4.⠥ˆ駔詀š配符和截词技术 - 通配符的运用：通配符可以帮助我们在不确定单词的完整拼写或者想要涵盖多种可能的拼写形式时进行检索。常见的通配符如“”和“?”。例如，在检索关于“计算机网络安全”方面的文献时，“networ”可以匹配“network”“networks”等相关词汇，这样就能更全面地找到涉及计算机网络相关主题的文献，而不仅仅局限于某一种固定的拼写形式。 - 截词技术的使用：截词技术则是用于检索单词的不同词干形式。比如，“treat”这个单词，我们可以使用“treat*”来检索“treat”“treated”“treating”“treatment”等不同形式的相关文献。在医学研究中，对于药物治疗相关的检索，这种方法可以确保不遗漏同一词根的不同衍生词汇所涉及的文献。同时，在使用截词技术时，要注意不同数据库可能对截词的符号和规则有一定差异，需要根据具体数据库的要求进行适当调整。 5.⠩똧𚧦œ索功能知网等数据库通常设有高级搜索功能，允许你依据标题、关键词、摘要、作者、发表时间等条件进行检索。合理运用这些功能，可提高检索的精准度和效率。 6.⠨🽨𘪦œ€新研究成果为获取最新研究成果，可在 EndNote 中设置定期更新提醒。此外，也可通过检索最近一年或两年内发表的文献来确保获取最新信息。 7.⠩🥅宽泛词汇尽量避免使用过于宽泛的词汇，如“研究”“分析”等，因为这类词汇会检索出大量不相关文献，增加筛选工作量。 8.⠨🐧”襐Œ义词和近义词考虑使用同义词和近义词来扩大检索范围。例如，“创新”可用“革新”“创造”替换。 9.⠨𝕤𘎨𜰦〧𔢧𛓦žœ 记录检索策略和结果，定期评估检索策略的有效性，并根据需要进行调整。 10.⠧𛓥ˆ EndNote 的在线搜索 EndNote 的在线搜索功能可直接连接知网等数据库进行检索，并将结果直接导入 EndNote 库中。这样便于管理和引用检索到的文献。通过上述策略，你能在 EndNote 中设计出更全面且更新的检索关键词，从而提升文献检索的效率与质量。要记住，文献检索是一个动态过程，需不断评估和调整检索策略，以适应研究需求和文献更新。

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