http://bbs.aliyun.com/read/154433.html?spm=5176.7189909.0.0.gzyohy&fpage=2 看到主办方之前发的一篇文章里提到,这个购买行为 和 传统的评分过滤问题 还是很不一样的. 但为什么亚马逊 会使用 item-cf等协同过滤算法呢? 这里用item-cf算法为什么会这么差? 难道亚马逊 和天猫上的购买行为 有差别? 协同过滤的关键是要知道用户的显性反馈,即评分.这个数据集根本就没有给评分,即便是利用购买来做评分,利用binary r…

Kaggle大数据竞赛平台入门 大数据竞赛平台,国内主要是天池大数据竞赛和DataCastle,国外主要就是Kaggle.Kaggle是一个数据挖掘的竞赛平台,网站为:https://www.kaggle.com/.很多的机构,企业将问题,描述,期望发布在Kaggle上,以竞赛的方式向广大的数据科学家征集解决方案,体现了集体智慧这一思想.每个人在网站上注册后,都可以下载感兴趣项目的数据集,分析数据,构造模型,解决问题提交结果.按照结果的好坏会有一个排名,成绩优异者还可能获得奖金/面试机会等. 图…

AI 科技评论编者按:现在,越来越多的企业.高校以及学术组织机构通过举办各种类型的数据竞赛来「物色」数据科学领域的优秀人才,并借此激励他们为某一数据领域或应用场景找到具有突破性意义的方案,也为之后的数据研究者留下有价值的经验. Smilexuhc 在 GitHub 社区对各大数据竞赛名列前茅的解决方案进行了整理,包括纯数据竞赛.自然语言处理(NLP)领域数据赛事的 Top 解决方案.对这些赛事感兴趣的小伙伴可以一起来看一下这篇干货满满的汇总贴: 纯数据竞赛 1.2018 科大讯飞 AI 营销算法…

关于样本测试集和训练集数量上,一般是选择训练集数量不小于测试集,也就是说训练集选取6k可能还不够,大家可以多尝试得到更好的效果: 2. 有人提出归一化方面可能有问题,大家可以查查其他的归一化方法,但是归一化环境是不可少的: 3. 将部分代码传到了**github** 4. 听说阿里又改赛制了,哈哈. 最近好累啊,简单总结一下吧. 碎碎念 这个比赛自己真的是花时间花精力去做了,虽然在s1止步,但是可以说对自己的数据分析入门算是蛮有意义的.收获的东西也蛮多,学了下python,真是一门灵活的语言(感…

Reference: http://blog.csdn.net/witnessai1/article/details/52612012 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方 案,类似于KDD-CUP(国际知识发现和数据挖掘竞赛).Kaggle上的参赛者将数据下载下来,分析数据,然后运用机 器学习.数据挖掘等知识,建立算法模型,解决问题…

这篇文章适合那些刚接触Kaggle.想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友,对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说,大可不必耗费时间阅读本文.本文分为两部分介绍Kaggle,第一部分简单介绍Kaggle,第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程.如有错误,请指正! 1.Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决…

第十章 数据结构(上)-集合10.1 数据结构特点10.1.1 Scala 集合基本介绍10.1.2 可变集合和不可变集合举例10.2 Scala 不可变集合继承层次一览图10.2.1 图10.2.2 小结10.3 Scala 可变集合继承层次一览图10.3.1 图10.3.2 小结10.4 数组-定长数组(声明泛型)10.4.1 第一种方式定义数组10.4.2 第二种方式定义数组10.5 数组-变长数组(声明泛型)10.5.1 变长数组分析小结10.5.2 定长数组与变长数组的转换10.5.3…

Kaggle是由联合创始人.首席执行官安东尼·高德布卢姆(Anthony Goldbloom)2010年在墨尔本创立的,主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台.[课程内容] 机器学习算法.工具与流程概述 经济金融领域的应用 排序与CTR预估 自然语言处理类问题 能源预测与分配问题 走起-深度学习 推荐与销量预测相关问题 金融风控问题…

最近忙着赶global comm的deadline无暇比赛,当有功夫回过头来看的时候发现比赛已经夹杂了很多非技术的因素在里面了,就连我这个本来是写博客拉粉丝的也有点小不爽.本着我的初心是写博客拉粉丝,我还是再写一弹. 鉴于我一直感觉LR会出奇迹,这两天开始转型LR,这里介绍一下最基本的LR思路,可以帮助不懂LR的同学上个手,只靠这个指南肯定不会有什么好成绩,不过可以为未来的扩展打下一个基础.用的是最naive的做法,了解的大神们可以绕道了. LR其实可以指两种算法linear regressio…

先马克一下:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/41929171…