http___blueatnite.com__p_40_1.xml
http___blog.markus-breitenbach.com_2014_03_02_detecting-click-fraud-in-online-advertising_.xml
1.1 2.1 2.2 3.1 3.2 3.3 3.4 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 5.1 5.2 5.3
Столовете за релакс са предназначени за хора на всякаква възраст Масажни столове са подходящи за хора на всякаква възраст за премахване на стреса и умората. Това доста модерно и недостъпно за джоба на всеки удоволствие завоюва все повече симпатизанти. Помните ли, когато клетъчните телефони или преносимите компютри бяха иновации на пазара и само най-заможните се радваха на тези ценни предмети? В наши дни обаче ситуацията е съвсем различна – мобилни телефони имат даже първокласниците…! Превърнали се от елитарно удоволствие в необходимост за много хора, Клетъчните Телефони са станали неусетно неразделна част от живота ни. И то само за няколко години! В този ред на мисли, за столовете за масаж е само въпрос на време да станат част от всеки средно статистически дом. По въпросът за това, дали са необходимост, няма две мнения. А това, че все още са лукс се дължи на високата цена, която се определя от екстрите, качеството на материалите и за сега твърде модерните технологии на различните видове масажни техники. Невъзможно е да не са скъпи, защото на практика все едно си взимате робот в къщи. Полезен робот, готов винаги да снеме напрежението ви по един от най-приятните начини. Робот, готов да ви предложи непознати до този момент усещания. Робот, създаден специално за вашите нужди, за разтоварване и отмора. Верен изцяло на каузата да ви пренесе в света на спокойствието, вашият масажен стол ще се превърне изключително бързо в любимата ви вещ. This entry was posted on Friday, September 11th, 2015 at 12:10 pm and is filed under Uncategorized. You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed. You can leave a response, or trackback from your own site.
1.1 2.1 2.2 2.3 3.1 3.2 4.1
Detecting Click Fraud in Online Advertising JMLR has an interesting paper summarizing the results from a contest to build the best model for ClickFraud detection. The second place entry described some nice feature engineering that I found interesting. The first place did feature selection and then used gbm, a really good ensemble algorithm. This entry was posted on Sunday, March 2nd, 2014 at 5:40 pm (March 2, 2014) and is filed under Advertising, Classification, Data Mining, Machine Learning, Predictive Modeling. You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed. Responses are currently closed, but you can trackback from your own site.