前沿: 这是天池的一个新人实战塞题目,原址 https://tianchi.aliyun.com/getStart/information.htm?spm=5176.100067.5678.2.e1321db7ydQmSB&raceId=231593 ,下文会分析以下几个过程. 1.数据预处理 2.特征的选取 3.算法的说明 4.结果分析 5.其他 第一部分:数据预处理 原始数据可以从上边链接中下载,拿到.csv文件,可以使用pandas处理. 比如: dfoff = pd.read_csv('

数据挖掘实战 - o2o优惠券使用预测 一.前言 大家好,家人们.今天是2021/12/14号.上次更新是2021/08/29.上篇文章中说到要开两个专题,果不其然我鸽了,这一鸽就是三个多月.今天,我不鸽(还要鸽).那两个专题关于ResNet和GoogLeNet的文章还等缓缓一缓(一月份一定发),今天这篇文章是关于数据挖掘实战入门的例子,题目及数据集来源于 天池新人实战赛o2o优惠券使用预测,题目地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance

第一次参加数据预测竞赛,发现还是挺有意思的.本文中的部分内容参考第一名“诗人都藏在水底”的解决方案. 从数据划分.特征提取.模型设计.模型融合/优化,整个业务流程得到了训练.作为新手在数据划分和模型训练以及模型融合上做的不够好(都是套路). 首先,数据划分方式最自然的按照月份->后面的月份这种自然顺序(滑窗)即可,在整个数据集上做特征提取实在是不能发挥出 特征的优势,因为数据量本身挺大,太多的脏数据,会导致训练出的模型不准确. 看来这个竞赛并没有涉及到太多的数据清洗处理等工作. 用户特征.商户特

第一次参加天池新人赛,主要目的还是想考察下自己对机器学习上的成果,以及系统化的实现一下所学的东西.看看自己的掌握度如何,能否顺利的完成一个分析工作.为之后的学习奠定基础. 这次成绩并不好,只是把整个机器学习的流程熟悉了下.我本人总结如下: 步骤一:读懂题目含义,分析赛题的数据 步骤二:特征工程的设计,这部分非常重要,好的特征工程能大大提高模型的准确率 步骤三:训练算法.区分训练集.测试集等. 步骤四:测试模型,看效果如何. 赛题可以去天池的官网查看,里面有赛题说明,赛题数据等等 https://

赛事链接:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231593/introduction?spm=5176.12281925.0.0.7e157137DpLQO6 代码下载:https://github.com/luxuantao/alibaba_tianchi_book 请自己阅读赛题描述和下载代码 1.数据探索 1.1数据说明 本赛题提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为,预测用户在2016年7月领取

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1.注意待预测数据集和训练用数据集各个属性的设置必须是一致的.即使你没有待预测数据集的Class属性的值,你也要添加这个属性,可以将该属性在各实例上的值均设成缺失值.比如你可以将欲预测的类别设为?即缺失值. 2.在“Test Opion”中选择“Supplied test set”,并且“Set”成你要应用模型的数据集. 3.右键点击“Result list”中刚产生的那一项,选择“Re-evaluate model on current test set”.右边显示结果的区域中会增加一些内容,

数据集 house.csv 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.{IsotonicRegression, LinearRe

Kaggle初体验之泰坦尼特生存预测 学习完了决策树的ID3.C4.5.CART算法,找一个试手的地方,Kaggle的练习赛泰坦尼特很不错,记录下 流程     首先注册一个账号,然后在顶部菜单栏Competitions里面搜索Titanic,找到Titanic练习赛,练习赛就用用于帮助新手入门的,在比赛的页面有很多的入门推荐,很值得去一看. 获取数据集 探索数据集 清洗数据集 特征选择 训练数据集 预测数据集 提交结果文件 获取数据集     数据集在比赛面板菜单栏的Data里面,有三个数据集

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类         分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都

在上一篇中,我们探讨了自动ARIMA,但是好像表现的还是不够完善,接下来看看先知的力量! 先知(Prophet) 有许多时间序列技术可以用在股票预测数据集上,但是大多数技术在拟合模型之前需要大量的数据预处理.Prophet(先知)由Facebook设计和开发,是一个时间序列预测库,不需要数据预处理,并且非常容易实现.先知的输入是一个带有两列的数据框:日期和目标(ds和y). 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型,这是因为现实中每个预测问题的背景知识,例如数据

O2O热潮的兴起似乎来得颇为蹊跷--或许是线上连接线下的模式太过空泛,具有极大的包容性,让各个行业都忍不住在其中横插一脚.在经历过最初的崛起和后来的火爆之后,最终形成目前的寒冬.究其原因,O2O并不是适合所有传统行业融入互联网,开启新浪潮的模式,有着必然的局限性.这其中,汽车O2O就是一个悖论当道的典型. 从链条最开始的汽车销售,到售中的销售接待.保险,再到售后的保养.维修.清洗.停车.周边产品等,汽车O2O在近年来成功地火了一把,最终却还是被"打落凡尘".模式成空的背后,不禁要让人深

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前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测,深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果.深度学习实际上是机器学习领域中一个研究方向,深度学习的目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力,能够识别文字.图像.声音等数据.我认为深度学习与机器学习最主要的区别就是神经元. 深度学习中重要内容 建立模型--神经元 基本构造 一个神经元对应一组权重w,a代表输入,我们把输入与权重相乘再相加,再加上偏置b,最后通过激活函得到对应的输出. 我们不看激活函数,只看前面的部分会发现其实就是一个线性函

在做阿里的o2o优惠券预测的时候学习了GBDT.听闻GBDT的威力,自然要学习学习. 接下来从以下几个方面记录下我对于GBDT的理解. GBDT的用途,优势 GBDT的结构和算法流程 GBDT如何训练 Sklearn 的GBDT使用,参数意义 GBDT的用途,优势: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法, 该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来

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

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35046241 包大人 深度学习炼丹劝退师 278 人赞同了该文章 从最近的比赛学习CTR/CVR 最近在玩kaggle的talking data的比赛,适逢IJCAI2018的比赛也是CTR问题,故将最近学习的东西整理下分享,欢迎大家拍砖. CTR预估就是这样的任务:给定用户或某唯一标识,给定一个商品(Product),给定了一定的环境,来看用户会不会买这个商品,买商品的概率有多高:或者说给用户推荐一个电影,用户会不会看这个电影,看的

参考 http://bbs.middleware123.com/thread-24052-1-1.html  使用Weka进行数据挖掘 http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/4088288320104311521703 Weka开发 简介 WEKA是由新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘常用软件,WEKA是怀卡托智能分析系统(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的缩写.WEKA限制在GNU通

此为中文翻译版 1:竞赛 我们将学习如何为Kaggle竞赛生成一个提交答案(submisson).Kaggle是一个你通过完成算法和全世界机器学习从业者进行竞赛的网站.如果你的算法精度是给出数据集中最高的,你将赢得比赛.Kaggle也是一个实践你机器学习技能的非常有趣的方式. Kaggle网站有几种不同类型的比赛.其中的预测一个就是预测在泰坦尼克号沉没的时候哪个乘客会成为幸存者. 在这个任务和下一个任务我们将学习如何提交我们的答案. 我们的数据是csv格式.你可以在这里下载数据开始比赛. 每一行