positive: 老衲亲测,利用一篇阅读1.1万的文章,开通三个2000人的群+微信公众号吸粉5000+。<br>地址:http://mp.sohu.com/<br>4,网易号<br>网易号在4月份的时候全面开放收益,原本只有三星才能有收益的,改为1星用户也可拿广告分成,只不过收益不算多,10000阅读的话,大概可以拿到10块钱左右。<br>地址:http://dy.163.com/wemedia/login.html<br>5,百家号<br>到目前为止,最为神经的一个平台。去年12月份开始烧钱,到2月份就各种技术跟不上。首先是广告收益迟迟出不来,然后是百分之九十五的平台没有流量,最后是内容实在太差了。可见百度除了做搜索,做其他还真不行。但是,老衲在这里依然要推荐百家号,因为作为百度这么大的一家公司,不会随便放弃内容分发这一块蛋糕。好戏,或者在后头!<br>地址:http://baijia.baidu.com/<br>6,头条号<br>到目前为止,用户量最大的平台,分分钟都可以打造1000000+的爆文,各种推荐机制也合理,一句到尾,只要你有好内容,那么在头条就不愁流量。广告分成方面,也有高低,10万阅读22元或者40元,目前原创短视频最值钱,10万播放可取到200元左右。<br>地址:http://mp.toutiao.com/<br>7、大鱼号<br>UC旗下的大鱼号,哦不对,是阿里旗下的大鱼号。
negative: 上面这种朴素的算法很容易想到,但是太容易得到的它往往不够美好。如果自变量很多的时候,我们该选哪个作为根节点呢?<br>选定了根节点后,树再往下生长接下来的内部节点该怎么选呢?针对这些问题,衍生了很多决策树算法,他们处理的根本问题是上面流程的第四步——训练算法,实际上也就是划分数据集方法。<br>我们来看看代表之一——ID3算法。<br>在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益,知道如何计算信息增益,我们就可以计算每个特征值划分数据集获得的信息增益,获得信息增益最高的特征就是最好的选择。<br>这里又引入了另一个概念——熵。这里先不展开说了,我们记住他的概念:一个事情它的随机性越大就越难预测。<br>具体来说这个概率p越小,最后熵就越大(也就是信息量越大),如果极端情况一件事情概率为1,它的熵就变成0了。<br>比如,你如果能预测一个彩票的中奖号码就发达了。但是,如果你能预测明天太阳从东边升起来则毫无价值。这样衡量一个信息价值的事,就可以由熵来表示。<br>聪明的你或许已经发现了,决策树算法其实就是为了找到能够迅速使熵变小,直至熵为0的那条路径,这就是信息增益的那条路。我们将对每个特征划分数据集的结果计算一次信息熵,然后判断按照哪个特征划分数据集是最好的划分方式。<br>举个容易理解的例子:<br>解决问题:预设4个自变量:天气、温度、湿度、风速,预测学校会不会举办运动会?<br>步骤一:假设我们记录了某个学校14届校运会按时举行或取消的记录,举行或者取消的概率分别为:9/14、5/14,那么它的信息熵,这里也叫先验熵,为:<br>步骤二:我们同时记录了当天的天气情况,发现天气好坏和校运会举行还是取消有关。14天中,5次晴天(2次举行、3次取消)、5次雨天(3次举行、2次取消)、4次阴天(4次举行)。相对应的晴天、阴天、雨天的后验熵。<br>步骤三:我们计算知道天气情况后的条件熵。<br>步骤四:我们计算在有没有天气情况这个条件前后的信息增益就是。<br>步骤五:我们依次计算在有没有温度、湿度、风速条件前后的信息增益。<br>步骤六:根据设置的阈值,若信息增益的值大于设置的阈值,选取为我们的特征值,也就是我们上图中的矩形节点。<br>步骤七:生成决策树。选取信息增益最大的自变量作为根节点。其他的特征值依次选取为内部节点。<br>比如上面的例子是这样的过程:<br