首先，给出本人使用的Mac信息，不同的系统信息需要配置不同的工具。在介绍适合自己的配置方法之前，列车本文参考的两篇博客，供参考。1、http://blog.csdn.net/taigw/article/details/506832892、http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135026.htm

本篇只介绍QLeaning相关算法。

Beam Search是一种启发式搜索算法，常用于自然语言处理和其他需要生成序列的任务中。Beam Search通过维护一个有限大小的候选集（称为“beam”），在每一步只选择最有希望的若干个候选项，从而避免了暴力搜索空间的指数级增长。简言之，Beam Search 会在每个时间步上选择最佳的“beam width”（宽度）个候选，而不是总是选择最好的单个候选。

保序回归平滑校准算法（SIR）通过分桶合并+线性插值解决广告预估偏差问题，核心是保持原始排序下纠偏。具体步骤：1）按预估分升序分桶，统计每个分桶的后验CTR；2）合并逆序桶重新计算均值，确保Pctr-Actr散点单调递增；3）用分段线性函数拟合校准曲线，保证平滑性。优势在于利用保序思想缓解数据稀疏，兼具轻量化和可解释性，实测提升RPM/CTR/ROI。

【Mac】2025MacOS系统下常用的开发环境配置。

FM算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，是为了解决大规模稀疏数据中的特征组合问题。在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization Model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到

MMoE是谷歌在2018年发表在KDD上的一篇基于多任务学习的经典论文，其使用场景是对不相关任务的多任务学习。在推荐系统中，这些不相关的任务可以示例为：视频流推荐中的CTR、时长、点赞、分享、收藏、评论等相关性不强的多个任务。

DSSM，全称Deep Structured Semantic Model，就是我们通常所说的双塔模型，是微软公司提出的一种基于深度网络的语义模型，其核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中，通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度，从而训练得到隐含语义模型，达到检索的目的。DSSM有很广泛的应用，比如：搜索引擎检索，广告相关性，问答系统，机器翻译等。

Reinforcement Learning是机器学习的重要分支，其核心在于‌智能体（Agent）通过与环境的动态交互学习最优决策策略‌，以最大化长期累积奖励。

Reinforcement Learning是机器学习的重要分支，其核心在于‌智能体（Agent）通过与环境的动态交互学习最优决策策略‌，以最大化长期累积奖励。