纽约法官首次裁定美国证券法可适用于加密货币

来源:http://www.027kmyj.com 作者:互联网 人气:99 发布时间:2019-10-20
摘要:第21条规则:你在线性 model 中学习的 feature权重数与你拥有的数据应该大致成正比。 检方表示,Zaslavskiy在 2017年通过一种名为REcoin的加密货币从投资者手里筹集了至少 30万美元。他声称

第21条规则:你在线性 model 中学习的 feature 权重数与你拥有的数据应该大致成正比。

检方表示,Zaslavskiy在 2017 年通过一种名为REcoin的加密货币从投资者手里筹集了至少 30 万美元。他声称,这一加密货币背后是由房地产支持的,还有一种名为“钻石币”的加密货币,而实际上并没有用房地产和钻石作支撑的数字资产。返回搜狐,查看更多

北京商报记者 王晓然 王维祎返回搜狐,查看更多

在model 的合适复杂度方面有很多出色的统计学习理论成果,但这条规则是基本规则。曾经有人有过这样的疑虑:从一千个example中是否能够学到东西,或者是否需要超过一百万个example才会有比较好的效果。之所以会有这样的疑虑,是因为他们局限在了一种特定的学习方式中。问题的关键在于你应该根据数据规模来调整学习model:

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张书乐表示,上线拼团业务是希望通过社交传播进一步提升既有用户的消费转换,让购买服务的用户在平台内实现高频次的商品消费。从拼团的商品来看,消费者对清洁用品、垃圾袋等商品下单购买频次远高于家政服务。

  • 训练 pipeline 和应用 pipeline 中数据的处理方式不同。
  • 训练时和应用时所用的数据有变化。
  • model 和算法之间有反馈环。

据介绍,美国布鲁克林地方法官Raymond Dearie决定允许联邦检察官对Maksim Zaslavskiy提起诉讼。这位布鲁克林居民于去年 11 月被捕,罪名是他以两种加密货币欺骗投资者,违反了《联邦证券交易法》。

原标题:58到家上线拼团 凑热闹or长尾服务

在讨论机器学习的第三阶段之前,了解如何检查现有model并加以改善这点非常重要。这更像是一门艺术而非科学,但是有几个需要避免的反模式。

Dearie于本周二裁定,联邦证券法应当灵活“应用”,并驳回了 Zaslavskiy 律师提出的撤销指控的提议。

平台须质变转型

处理文本时,有两种备用方法:点积和交集。点积方法采用最简单的形式时,仅会计算查询和文档间共有字词的数量,然后将此feature 离散化。如果使用交集方法,只有文档和查询中都包含某一个词时,才会出现一个feature。

今日块讯(ChinaZ.com) 9 月 12 日消息 据路透社 9 月 11 日报道,一名纽约联邦法官裁定,美国证券法适用于起诉加密货币欺诈指控,这似乎是美国法院首次审理此类案件。

社交拼团的传播已成为不少电商平台低价获取新用户的新途径。北京商报记者近日注意到,58到家悄然推出拼团业务,58到家原有用户想要购买该平台的拼团商品,需开团并邀请两位新用户参与,才能完成商品购买。线上人口红利渐失,电商平台不断抢占社交赛道。虽然社交玩法逐渐成为企业解决流量瓶颈困局的办法,但是拼团涉及的货品选择、用户人群以及运营思维等众多因素都会影响平台的拼团效果能否达到预期。

第33条规则:如果你根据 1 月 5 日之前的数据生成 model,那么就根据 1 月 6 日及以后的数据测试 model。

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当现有的损失函数没有捕获部分成员不喜欢的某些系统属性时,他们会开始有挫败感。此时,他们应该竭尽所能将问题量化。如果你的问题是可衡量的,那么你就可以开始将它们用作 feature、objective 或 metric。一般规则是"先量化,再优化"。

原标题:纽约法官首次裁定美国证券法可适用于加密货币

拼团业务上线

机器学习系统通常只是大系统中的一小部分。例如,想象热门信息中可能会使用的帖子,在它们显示为热门信息之前,很多用户已经对其转发或评论了。如果你将这些信息提供给学习器,它就会通过观看次数、连看次数或用户评分来对新帖子进行推广。最后,如果你将一个用户操作当作label,在其他地方看到用户对文档执行该操作就是很好的feature,你就可以借助这些feature引入新内容。但是要记住,一定要先弄清楚是否有人喜欢这些内容,然后再研究喜欢程度。

图片来源图虫:已授站长之家使用

借助社交方式挖掘新用户,或者以拼团增加平台订单量、打开平台认知度的方式,已在众多综合电商或是上门服务O2O平台被高频使用。

第16条规则:计划发布和迭代。

然而在众多平台跟风推出拼团业务,却没有规划出清晰的发展路线。

原标题:​硅谷AI技术文章:Google 机器学习40条最佳实践(中)

尽管谈到拼团,58到家方面表示是为了以产品带动拉新用户加入到平台,但拉新效果却尚未显现。58到家相关负责人表示,平台拼团业务的订单量、拉新数量尚不能对外公布,不过她透露,“拉新的数量还很少”。同时,该负责人表示,拼团业务目前尚处于运营层面的“小活动”。运营部门尚未考虑到社交流量变现问题。

你现在正在构建的 model肯定不会是最后一个 model,所以 model一定要简单可行,否则会降低未来版本的发布速度。很多团队每个季度都会发布一个或几个 model,基本原因是:

张书乐指出,社交流量想要转换成消费,最重要的是社交背后的口碑背书,不过,这种口碑不能仅以低价模式来进行。否则,平台只能享受短期的利好,不利于长久发展。当下,电商消费正处于用更低廉的价格来获得更好的商品(服务)的状态,这样能够覆盖更多层次的消费者。拼团正符合这一现状。

第26条规则:在衡量的错误中寻找规律,并且创建新的 feature。

今年3月,行业研究公司参考观研天下发布的《2017-2022年中国生活服务市场需求调研及竞争策略分析报告》指出,2017年,本地生活领域大量垂直细分类App活跃用户数继续下滑。随着资本和用户消费趋于理性,一些体量较小,但对服务要求却很高的到家服务场景,推进更加艰难。

在过滤任务中,标记为负分类的 example 不会向用户显示。假设你的过滤器在应用时可屏蔽 75% 的负分类 example,你可能希望从向用户显示的 Instance 中提取额外的训练数据。但这种方法会引入采样偏差。如果你改为在应用期间将所有流量的 1% 标记为"预留",并向用户发送所有预留 example,那么你就可以收集更纯净的数据。现在,过滤器屏蔽了至少 74% 的负分类 example,这些预留 example 可以成为训练数据。请注意,如果过滤器屏蔽了 95% 或以上的负分类 example,那么这种方法的可行性会降低。即便如此,如果你希望衡量应用效果,可以进行更低比例的采样(比如 0.1% 或 0.001%),一万个 example 足以非常准确地评估效果。

对此,太和智库研究员唐兴通表示,拼团模式规模效应有限,如果消费数据无法形成指导,平台的供应链环节则不能得到提升。“当下,能够经营用户才是电商平台能长久发展的出路”,唐兴通坦言。

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平台借社交快速开拓市场时,一方面能低成本获取新流量;另一方面如果给消费者带来不好的消费体验,则会损失一批潜在客户。

2.如果你有一百万个example,那么就使用正则化和feature 选择使文档 feature column 和查询feature column 相交。这样你就会获得数百万个feature;但如果使用正则化,那么你获得的feature 就会有所减少。这种情况下你会有千万个example,可能会产生十万个feature。

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一般来说,要衡量model的效果,使用的数据应来自训练 model 所有数据对应日期之后的日期,因为这样能更好地反映系统应用到生产时的行为。比如,如果你根据 1 月 5 日之前的数据生成 model,那么就根据 1 月 6 日及之后的数据测试 model。你会发现,使用新数据时model的效果不如原来好,但也不会太糟。由于可能存在的一些日常影响,你可能没有预测到平均点击率或转化率,但曲线下面积应该非常接近。

58到家相关负责人表示,上线拼团主要是为了回馈老用户,同时能够通过社交方式获取新客源。

假设你将文档 ID 与包含这些文档 feature 的表格相关联,表格中的feature在训练时和应用时就可能会有所不同。那么,你的 model 在训练时和应用时对同一文档的预测就可能不同。要避免这类问题最简单的方法是在应用时记录 feature(请参阅第 32 条规则)。如果表格变化的速度很慢,那么你还可以每小时或每天创建表格快照,以获得非常接近的数据。但是这仍然不能完全解决问题。

根据58到家拼团活动规则显示,团购须在24小时内三人成团,新老用户均可开团,但仅限新用户参团;组团失败,货款将原路退回。这也就意味着如果消费者想要拼团成功需找到两位在58到家平台注册账号、购买服务的朋友,才能成功完成拼团。

假设你看到 model "弄错"了一个训练 example。在分类任务中,这种错误可能是假正例或者假负例。在排名任务中,这种错误也可能是假正例或假负例,其中正例的排名比负例的排名低。最重要的是,机器学习系统知道自己弄错了该 example,如果有机会,它会修复该错误。如果你向该model提供一个允许其修正错误的 feature,该model会尝试使用它。另一方面,如果你尝试根据系统不会视为错误的 example 创建一个 feature,该 feature 将会被系统忽略。如果model弄错了你的某些 example,请在当前 feature集之外寻找规律。这是实现 objective 最简单的方式。

平静已久的O2O到家服务平台,也加入到社交拼团挖掘新流量的大军中。北京商报记者调查发现,58到家在线上推出了“拼团领好物”活动,目前涉及5款商品参与到拼团活动中。拼团商品包括垃圾袋、清洁器套装、保洁布、清洁剂等,这些商品多数与保洁服务相关。拼团商品的拼团价在1-49.9元之间不等。

训练-应用偏差**

互联网手段只是优化了体验方式,没能改变生活服务领域的服务内容和服务运行结构,.互联网时评人张书乐认为,O2O发展初期,互联网没能使传统生活服务发生质变,即使现在开展拼团业务增加活跃度。缺少资本关注、流量红利,58到家正处于发展阵痛期。

第34条规则:在有关过滤的二元分类中,在短期内稍微牺牲一下效果,就可以获得非常纯净的数据。

拉新效果待显

内容的位置对用户与其互动的可能性的影响非常大。如果你将应用放在首位,则应用获得的点击率更高,你可能就会认为用户更有可能点击该应用。处理此类问题的一种方法是添加位置 feature,你可以使用位置 feature 训练 model,然后在应用时,你不向任何 Instance 提供位置 feature,或为所有 Instance 提供相同的默认 feature,因为在决定以怎样的顺序显示候选 Instance之前,你就对其进行了打分。因为训练和测试之间的这种不对称性,请务必在位置 feature 与 model 的其余 feature 之间保持一定的分离性。让 model 成为位置 feature 函数和其余 feature 函数之和是理想的状态。

58到家相关负责人表示,平台还会根据用户反馈,在拼团中增加拖把、抹布等商品。该负责人强调,上门保洁、保姆等服务类商品不会上架拼团业务中。

第17条规则:放弃从经过学习的 feature 入手,改从可以直接观察和报告的 feature 入手。

在互联网生活服务业发展的初期,58到家通过互联网缩短从服务到用户之间距离。

机器学习第二阶段:feature 工程

诸如,拼多多、每日优鲜、京东、苏宁等电商平台的社交、拼团业务已逐渐进入消费者的视野。拼多多社交模式崛起、获资本青睐靠,让其他平台争相跟风,打出有品质的低价牌和拼团。京东、苏宁易购相继推出拼团业务。今年“8·18”期间宣布成立独立App。在上门服务O2O领域,河狸家也在去年主推拼团业务,希望通过拼团实现订单量化、薄利多销。

第23条规则:你不是典型的最终用户。

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