案例: 探究:用户对物品类别的喜好细分降维. 背景:把用户分成几个类别,分类的依据是用户购买了哪些物品. 先看商品products.csv数据,有product_id,product_name,aisle_id,department_id 接着看订单order_products.csv,有order_id,product_id,add_to_cart_order,reordered 再看orders.csv,有order_id,user_id 最后看aisles.csv,有aisle_id,ai…

学习框架 特征工程(Feature Engineering) 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 什么是特征工程: 帮助我们使得算法性能更好发挥性能而已 sklearn主要用于特征工程pandas主要用于数据清洗.数据处理 特征工程包含如下3个内容: 1.特征抽取/特征提取 |__>字典特征抽取,应用DiceVectorizer实现对类别特征进行数值化.离散化 |__>文本特征抽取,应用CounterVertorize/TfIdfVectorize实现对文本特征数…

# 特征处理 # 特征预处理:通过统计方法将数据转换为算法需要的数据 # 数值型数据:标准缩放 # 规依法,标准化(常用,适用于当前大数据),缺失值处理(删除,填补中位数平均数,通常按照列填补) # 类别型数据:ont-hot编码 # 时间类型:时间的切分 # 特征处理API sklearn.preprocessing # ============================================== # 归一化:对数据变化--->默认[0,1]之间 """…

https://blog.csdn.net/realghost/article/details/52558962 简介 Laravel 从 5.2 开始就有了开箱即用的用户验证,5.3 又在 5.2 的基础上又有了一些改变.为了深入了解具体的用户验证实现,只能深入 Laravel 的源码,探究用户验证是怎么处理的. 开始 安装好 Laravel 5.3 的框架后,执行下面的命令 php artisan make:auth 该命令会在项目里添加以下文件(目录) app/Http/Controlle…

如何实现不同页面之间的数据传递,实现页面的数据共享?常见的方法有以下4种: 1)表单提交(form) 2)sendRedirect()跳转 3)session技术 4)Cookie技术 表单提交 这是最常见的一种方式,也是最简单的,但有时该技巧非常管用,形如:<form action=login> <input type=text name=a value=b> <input type=hidden name=c value=d> </form>通过表单,我…

以下是参加一次沙龙的PPT,分享给大家.关于如何做用户分析的5类场景. 引言 借助“多渠道营销分析”,探究用户从哪里来?如何来? 平台和渠道矩阵 平台和渠道矩阵 跨平台和渠道访问特征分析 多渠道来源分析的合适与不合适 你的用户都是真的用户吗? 虚假用户的特征和鉴别 什么是用户站内访问路径 用户站内访问路径的缺点 用户站内访问路径的应用 什么是用户漏斗 用户漏斗应用场景 如何做用户漏斗分析 关联分析的特征 关联分析的应用 关联分析的应用问题 原文地址: http://www.searchmarke…

一.cookie技术 cookie的讲解和使用 --------------- 服务器在客户端保存用户的信息,比如登录名,密码等...就是cookie, 服务器端在需要时可以从客户端读取. cookie可以用来做什么?   1.保存用户名,密码,在一定时间可以不用重新登录等   2.记录用户访问网站的喜好   3.网站的个性化 cookie使用?   1.cookie像一张表,分两列,名字和值,数据类型都是String   2.如何创建一个Cookie(在服务端创建的)    Cookie c=…

作者:Pmer在路上链接:http://www.zhihu.com/question/25502904/answer/31342246来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. ugc的产出,在强关系社交和弱关系社交圈之间有所不同强关系社交网络:如QQ空间,朋友圈等分析:偏熟人向的社交模式,重点更多的在提高用户对于社交环境的认可度 策略:1.增强内容的传达效果,通过诸如“特别关心,@好友,并提供专门的筛选分类推荐机制等,来加强用户内容的被阅读被传达的可能性,并同时给予UGC产出用户一种…

SparkMLlib-协同过滤推荐算法,电影推荐系统,物品喜好推荐 一.协同过滤 1.1 显示vs隐式反馈 1.2 实例介绍 1.2.1 数据说明 评分数据说明(ratings.data) 用户信息(users.dat) 电影信息(movies.dat) 程序代码 二.协同过滤推荐算法--推荐系统代码 2.1 训练数据 2.2 实战代码 2.3 运行结果(亲测可行) 三.Spark MLlib推荐算法 四.基于物品的Spark MLlib代码 推荐模型效果的评估 相关内容原文地址: 博客园:Le…

1.Debian Debian 众所周知,是Deepin,Ubuntu和Mint等流行Linux发行版的母亲,这些发行版提供了可靠的性能,稳定性和无与伦比的用户体验.最新的稳定发行版是Debian 10.5,这是Debian 10的更新,俗称Debian Buster. 请注意,Debian 10.5并不构成Debian Buster的新版本,而只是具有最新更新和添加的软件应用程序的Buster的更新.还包括解决先前存在的安全问题的安全修复程序.如果您拥有Buster系统,则无需丢弃它.只需使用…