(本文数据为虚构,仅供实验) 一.背景 本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验.图算法一般被用来解决关系网状的业务场景.与常规的结构化数据不同,图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱.图算法更多的是考虑边和点的概念.阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件,包括K-Core.最大联通子图.标签传播聚类等. 本文的业务场景如下: 下图是已知的一份人物通联关系图,每两个人之间的连线表示两人有一定关系,可以是同事关系或者亲人关系等.已知"Enoch"是信用用户,"Evan&…

一.背景 最近热播的反腐神剧"人民的名义"掀起来一波社会舆论的高潮,这部电视剧之所能得到广泛的关注,除了老戏骨们精湛的演技,整部剧出色的剧本也起到了关键的作用.笔者在平日追剧之余,也尝试通过机器学习算法对人民的名义的部分剧集文本内容进行了文本分析,希望从数据的角度得到一些输入. 本文使用阿里云机器学习PAI,主要针对以下几个方面进行了实验: 分词以及词频统计 每一章的关键词提取 每一章的文本摘要 每一章文本之间的相似度分析 实验流程以及数据可以在阿里云机器学习PAI的社区直接使用,只要…

背景 我们通过之前的案例已经为大家介绍了如何通过常规的体检数据预测心脏病的发生,请见http://blog.csdn.net/buptgshengod/article/details/53609878.通过前文的案例我们可以生成一个算法模型,通过向这个模型输入用户实时的体检数据就会返回用户患有心胀病的概率.那么我们该如何搭建这套实时监测用户健康情况的服务呢?PAI最新推出的在线预测服务帮您实现.目前,机器学习PAI已经支持实验模型一键部署到云端生成API,通过向这个API推送用户的实时体检数据,…

背景 如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡.评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法. 评分卡建模理论常被用于各种信用评估领域,比如信用卡风险评估.贷款发放等业务.另外,在其它领域评分卡常被用来作为分数评估,比如常见的客服质量打分.芝麻信用分打分等等.在本文中,我们将通过一个案例为大家讲解如何通过PAI平台的金融板块组件,搭建出一套评分卡建模方案. 本…

背景 最近互联网上出现一个热词就是"freestyle",源于一个比拼rap的综艺节目.在节目中需要大量考验选手的freestyle能力,freestyle指的是rapper即兴的根据一段主题讲一串rap.freestyle除了考验一个人rap的技巧,其实我觉得最难的是如何在短时间内在脑海中浮现出有韵律的歌词. PAI平台是阿里云人工智能平台,在上面可以通过最简单的拖拉拽的方式,完成对各种结构化以及非结构化数据的处理.因为有了PAI,这种自动生成歌词的事情都不再成为难题.我现在不光可以…

一.背景 很多农民因为缺乏资金,在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资,等丰收之后偿还.农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题.贷款发放人通过往年的数据,包括贷款人的年收入.种植的作物种类.历史借贷信息等特征来构建经验模型,通过这个模型来预测受贷人的还款能力. 本文借助真实的农业贷款业务场景,利用回归算法解决贷款发放业务. 线性回归,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛.本文通过农业贷款的历史发放情况,预测是否给预…

一.背景 如果要人们评选当今最受关注话题的top10榜单,雾霾一定能够入选.如今走在北京街头,随处可见带着厚厚口罩的人在埋头前行,雾霾天气不光影响了人们的出行和娱乐,对于人们的健康也有很大危害.本文通过爬取并分析北京一年来的真实天气数据,挖掘出二氧化氮是跟雾霾天气(这里指的是PM2.5)相关性最强的污染物,从而为您揭秘形成雾霾的罪魁祸首. 这里我们是用阿里云机器学习平台来完成实验: https://data.aliyun.com/product/learn 登陆阿里云机器学习平台,即可在demo…

(本文数据为实验用例) 一.背景 母亲是老师反而会对孩子的学习成绩造成不利影响?能上网的家庭,孩子通常能取得较好的成绩?影响孩子成绩的最大因素居然是母亲的学历?本文通过机器挖掘算法和中学真实的学生数据为您揭秘影响中学生学业的关键因素有哪些. 本文的数据采集于某中学在校生的家庭背景数据以及在校行为数据.通过逻辑回归算法生成离线模型和学业指标评估报告,并且可以对学生的期末成绩进行预测. 二.数据集介绍 数据集由25个特征和一个打标数据构成, 具体字段如下: 字段名 含义 类型 描述 sex 性别 s…

一.背景 新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景.目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源.本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类.无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现. 本文通过PLDA算法挖掘文章的主题,通过主题权重的聚类,实现新闻自动分类.包括了分词.词型转换.停用词过滤.主题挖掘.聚类等流程. 二.数据集介绍 具体字段如下: 字段名 含义 类型 描述 category 新闻类型 string 体育.女性.社会.军事.科技等…

背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841.使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用,对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的.本文将介绍另一个深度学习框架Caffe,通过Caffe只需要填写一些配置文件就可以实现图像分类的模型训练. 关于PAI的深度学习功能开通,请务必提前阅读https://…