【第四课】kaggle案例分析四

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【第四课】kaggle案例分析四

Evernote Export 比赛题目介绍 facebook想要准确的知道用户登录的地点,从而可以为用户提供更准确的服务为了比赛,facebook创建了一个虚拟世界地图,地图面积为100km2,其中包含了超过1000000个地点通过给定的坐标,以及坐标准确性,判断用户登录地点训练集和测试集是根据时间划分的,而在公共排行榜和私人排行榜上的测试集数据是随机划分的 row_id 登录事件的id,作为标识符使用 x,y:坐标数值 accuracy:坐标的准确性 time:时间戳 place_id…

【Hadoop学习之十二】MapReduce案例分析四-TF-IDF

环境虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 概念TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. ·字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加 ·但同时会随着它在语料库中出现的频率成反…

【第三课】kaggle案例分析三

Evernote Export 比赛题目介绍 TalkingData是中国最大的第三方移动数据平台,移动设备用户日常的选择和行为用户画像.目前,TalkingData正在寻求每天在中国活跃的5亿移动设备70%以上的行为数据,帮助客户更好的了解与其用户互动. TalkingData提供了大约20万用户的数据(全部真实且经过脱敏处理),按照年龄和性别分成12个组,比如男性22到25岁,女性30到35岁,同时提供了用户行为属性,比如在什么样的时间点出现什么样的地理位置等等,选手通过这些信息去推测用户是…

【第二课】kaggle案例分析二

Evernote Export 推荐系统比赛(常见比赛) 推荐系统分类最能变现的机器学习应用基于应用领域分类:电子商务推荐,社交好友推荐,搜索引擎推荐,信息内容推荐等 **基于设计思想:**基于协同过滤的推荐,基于内容的推荐,基于知识的推荐,混合推荐基于使用何种数据:基于用户行为数据的推荐,基于用户标签的推荐,基于社交网络数据,基于上下信息(时间上下文,地点上下文等) 示例说明:Netflix比赛 Netflix是一家在线影片租赁提供商.公司能够提供超大数量的DVD,而且能够让顾客快速方便…

Kaggle案例分析3--Bag of Words Meets Bags of Popcorn

项目描述:这是一个关于情感分析的教程.谷歌的Word2Vec(文本深度表示模型)是一个由深度学习驱动的方法, 旨在获取words内部的含义.Word2Vec试图理解单词之间的含义与语义关系.它类似于recurrent neural nets(递归神经网络)或者深度神经网络, 但是计算效率更高.情感分析是机器学习领域的一个具有挑战性的任务,人们通过语言来表达自己的情感,比如说讽刺,歧视,双关语,这些无论是对人类还是计算机都具有一定的误导性.本教程将专注于Word2Vec在情感分析上的应用. 项目时…

Kaggle案例分析1--Bestbuy

1. 引言 Kaggle是一个进行数据挖掘和数据分析在线竞赛网站, 成立于2010年. 与Kaggle合作的公司可以提供一个数据+一个问题, 再加上适当的奖励, Kaggle上的计算机科学家和数据科学家们(也可能是像我这样的菜鸟)将会领取任务, 提供自己的解决方案. 你在提交自己的解决方案后, 在截止日期之前都可以做出修改. 全世界的人都可以在Kaggle上提供自己的解决方案, 充分发挥了集体智慧. 但是作为一个新手, 要先明白其中的套路(一切都是套路). 万事入门难, 最稳妥的方法是先对以往的…