振宇赵

Z. Zhao.，r.anand，王
在机器学习应用程序的在线产品产品和营销策略，通常有数百或数千个功能可供构建此类模型。特征选择是多个目标应用中的一种基本方法：通过消除无关的功能，加速模型训练和预测速度来提高预测精度，从而降低特征数据流水线的监控和维护工作量，并提供更好的模型解释和诊断能力。[...][PDF]
IEEE数据科学和高级分析国际会议（Dsaa.），2019年

Z. Zhao.那T. Harinen.
隆起建模是一种用于估算个人或亚组水平的治疗效果的新兴机器学习方法。它可用于优化营销活动和产品设计等干预措施的性能。[...][PDF]
IEEE数据科学和高级分析国际会议（Dsaa.），2019年

Z. Zhao.那刘那A. DEB.
在互联网产品的快速发展周期（网站和移动应用程序）期间，开发了新功能并不断向用户推出。具有代码缺陷或设计缺陷的功能可能导致用户体验的中断和显着降低。传统的代码审查和变更管理方法可能是耗时和容易出错的。为了使特征卷展处理过程安全且快速，本文提出了一种使用自适应实验设计以自动化方式推出特征的方法。[...][PDF]
国际计算智能和应用国际会议（ICCIA.），2018年