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流量预测

基于时间特征的流量预测是一种非常常见的预测任务，流量包括网络流量也包括交通流量、基站流量等。流量预测对在线广告、网站运维、网络优化等方面有着很重要的作用。本案例集合主要收集流量预测的处理方法。

BERT的使用方法

这个案例集合主要收集了不同的BERT的使用方法。BERT是谷歌提出的一种非常优秀的预训练模型，它是一种Transformer结构，在很多自然语言处理任务中都打破了当时的记录。

在线广告点击率预估（CTR）

在线广告的点击率预估直接影响到广告投放的效果，对流量的价格有很大影响。点击率预估是在线广告最核心最具有挑战性的问题。目前已经有很多研究者都致力于点击率预估算法的研究，是各家核心竞争力。

Gradient Boosting Machine

Gradient Boosting Machine是一类机器学习方法。在很多应用中都取得了不错的效果。尤其是随着XGBoost等工具的提出，这类算法也在Kaggle比赛中取得了很好的效果。本案例主要收集相关的解读。