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Python在中的应用

不管是、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比,具有语法清晰、开发效率高的特点。 对于来讲,Python对清洗、探索、建立宽表、变量筛选、建模、模型参优化、模型输出、模型投产等等一系列环节均有成熟的“包”进行支持,而在建模环节,除了对传统时序、Logistic、决策树等算法的支持 通过这些特点,Python把遥不可及高高在上的、机器学习、深度学习等概念转化为每个人都可以学习、每个企业都可以实际应用的项目和程序。 在实际的项目中,在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下,通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极提高宽表制作效率,甚至完成传统SQL库难以完成的工作。 所以Python在中运用十分广泛。

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    Python在中的应用

    不管是、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比,具有语法清晰、开发效率高的特点。 对于来讲,Python对清洗、探索、建立宽表、变量筛选、建模、模型参优化、模型输出、模型投产等等一系列环节均有成熟的“包”进行支持,而在建模环节,除了对传统时序、Logistic、决策树等算法的支持 通过这些特点,Python把遥不可及高高在上的、机器学习、深度学习等概念转化为每个人都可以学习、每个企业都可以实际应用的项目和程序。 在实际的项目中,在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下,通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极提高宽表制作效率,甚至完成传统SQL库难以完成的工作。 所以Python在中运用十分广泛。

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    10算法及其简介

    我希望你能把这篇文章作为一个跳板,学习更多关于的知识。算法如下:1. C4.52. k-means3. 支持向量机4. Apriori5. EM6. PageRank7. 为了做到这一点,C4.5给出了一组已经分类的。分类器是中的一个工具,它取一堆来表示我们想要分类的东西,并试图预测新属于哪个类。例如,假设在患者集中。 4.AprioriApriori算法学习关联规则,并应用于包含量事务的库。关联规则学习是一种技术,用于学习库中变量之间的相互关系和关系。例如,假设我们有一个超市交易库。 你可以将库看作是一个巨的电子表格,其中每一行代表一个客户交易,每一列都代表着一种不同的食品。5.EM在中,期望最化(EM)通常被用作知识发的聚类算法(比如k – means)。 你可能知道,分类器需要量的,并试图预测或分类一个新的元素属于哪个类。增强是一种集成学习算法,它采用多种学习算法(如决策树),并将其结合。

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    10算法及其简介

    AiTechYun编辑:xiangxiaoshan我希望你能把这篇文章作为一个跳板,学习更多关于的知识。算法如下:1. C4.52. k-means3. 支持向量机4. Apriori5. 为了做到这一点,C4.5给出了一组已经分类的。分类器是中的一个工具,它取一堆来表示我们想要分类的东西,并试图预测新属于哪个类。例如,假设在患者集中。 4.AprioriApriori算法学习关联规则,并应用于包含量事务的库。关联规则学习是一种技术,用于学习库中变量之间的相互关系和关系。例如,假设我们有一个超市交易库。 你可以将库看作是一个巨的电子表格,其中每一行代表一个客户交易,每一列都代表着一种不同的食品。5.EM在中,期望最化(EM)通常被用作知识发的聚类算法(比如k – means)。 你可能知道,分类器需要量的,并试图预测或分类一个新的元素属于哪个类。增强是一种集成学习算法,它采用多种学习算法(如决策树),并将其结合。

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    中易犯的11错误

    按照Elder博士的总结,这11易犯错误包括:0.缺乏(LackData)1.太关注训练(FocusonTraining)2.只依赖一项技术(RelyonOneTechnique)3.提错了问题( 认真、仔细、有条理是人员的基本要求。  预报(Forecast)示例:预报芝加哥银行在某天的利率,使用神经网络建模,模型的准确率达到95%。但在模型中却使用了该天的利率作为输入变量。   给加上时间戳,避免被误用。6.抛弃了不该忽略的案例(DiscountPeskyCases)IDMer:到底是“宁为鸡头,不为凤尾”,还是“隐隐于市,小隐隐于野”? ,而是“这就有点奇怪了……”  中的不一致性有可能会是解决问题的线索,深下去也许可以解决一个的业务问题。   例如:  在直邮营销中,在对家庭地址的合并和清洗过程中发现的不一致,反而可能是新的营销机会。  解决方法:  可视化可以帮助你分析量的假设是否成立。

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    让工作主动找上门

    “我们根精确的找到你,并详细分析过你的,已经决定聘用你。” 如果这一幕是真的,你会开心抑或难过呢?因为居然是「机器人」决定了我们的前途。 说到这里,家可能会觉得挺恐怖的。按照这趋势,难道我们的职业生涯都将由算法决定吗?当然不是。的价值需要人的协作才可产生。 正如我曾经尝试的一个专案,希望通过公司量的面试评价及员工入职后的绩效文档,出某些岗位的关键能力,从而帮助面试官更客观地判断应聘者。 国内一些型公司,每年都会投入量精力于校园招聘,有了通过得到的岗位关键能力,便可以此避免重复的机械式面试,提高对优质人才的命中率。总之,HR的智能化已经开始,让我们拭目以待。 (Via:中国 作者 车品觉)

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    算法篇之K-Means实例

    本文基于欧几里得距离公式:d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算二维向量间的距离,作为聚类划分的依,输入为二维两列,输出结果为聚类中心和元素划分结果。 输入格式如下:1 18 2 2 3 2 4 0.0 0.0 5 1.0 0.0 6 0.0 1.0 7 2.0 1.0 8 1.0 2.0 9 2.0 2.0 10 2.0 0.0 11 0.0 2.0 i=1,2..nxi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是实,

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    算法——时间衰变算法

    本文选自《轻松学:算法、场景与产品》1 何为时间衰变家或许都听过一个故事——“遗忘曲线”。 1.源的获取这里会考虑从HBase中读取源,具体特征会涉及用户ID、商品类目、宝贝、行为类型、次和操作时间。 接下来给出一个连接HBase的测试版本,检测是否能够成功获取HBase中的表,代码如下。 _import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes2.用户行为权重的调整这里的输入来源于从HBase获取到的用户化运营中的精准推荐涉及的业务场景很多,更多时候会从多面分析用户,甚至包括用户画像体系和商品画像体系。

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    世纪佳缘用感情骗子

    了解,为打击网络诈骗,世纪佳缘近年投入巨资研发了智能网警系统,并不断,开通“靠谱度”查询,通过“智能网警系统+人工审核”的双重保护,为用户的交友安全保驾护航。   智能网警系统查杀感情骗子  为了加强对网络诈骗的防范,除了加人工审核的力度,2013年5月,世纪佳缘斥巨资研发了全新的智能网警查杀系统,引入最新模型进行筛查并实时更新,通过系统对不正当交友行为进行自动化 世纪佳缘CEO吴琳光表示,我国目前尚未建立婚姻登记库,没有对外开放个人婚姻状况的查询通道,除了身份证信息和联系方式外,各婚恋网站对用户的其他信息很难核实,因此传统的网警系统只能通过审核用户的基本资料来确认 此外,在2013年9月,世纪佳缘,推出“靠谱度”查询,根用户的行为轨迹,通过,从资料完整度、交友真诚度及账号安全度三个维度来评定用户“靠谱度”。   “虽然短期内这可能会影响用户量,但从长远看这有助于打造一个安全纯净的交友环境,吸引那些真正有交友需求的用户,并更有效地帮助他们找到幸福。”吴琳光说。

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    【独家】1号店电商实践

    这个词为什么现在这么火,个人的理解是用一个新瓶装了很多旧酒,也就是说之前的很多技术,概念或者应用现在都可以往这个词里放,比如分布式处理,,机器学习,文本处理,语音图像处理,个性化推荐 不管的应用是什么,一般的处理手段无外乎先收集到你可能收集的各种源,经过清洗结构化等进行存储,在之上做特征工程,做机器学习算法,最后出一些基本的规律来,多有事物之间的相似度,关联度 对电商行业来说,本身属于互联网领域内,所以如何有效的,利用对自身而言是个非常重要的战略方向。 另外,在电商的应用还有销量预测,品类管理和动态定价,这三个方面也有相互关联,在电商时代,销量预测可以突破仅仅靠历史销售来建模的限制,用户的各种行为,比如浏览,搜索,收藏,购物车等等都可以输入预测模型 对于搭配推荐这个case, 我们从多个角度来进一步阐述:比如:最早上线了基本的关联,只是利用了订单,效果明显;然后在第二阶段我们利用了更多的比如购物车,量暴增,促使我们利用更有效并且能处理更量的分布式

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    必看 :中易犯的11错误

    例如: 欺诈侦测(FraudDetection):在上百万的交易中,可能只有屈指可的欺诈交易,还有很多的欺诈交易没有被正确标注出来,这就需要在建模前花费量人力来修正。 认真、仔细、有条理是人员的基本要求。预报(Forecast)示例:预报芝加哥银行在某天的利率,使用神经网络建模,模型的准确率达到95%。但在模型中却使用了该天的利率作为输入变量。 给加上时间戳,避免被误用。6抛弃了不该忽略的案例(DiscountPeskyCases)IDMer:到底是“宁为鸡头,不为凤尾”,还是“隐隐于市,小隐隐于野”? ,而是“这就有点奇怪了……”中的不一致性有可能会是解决问题的线索,深下去也许可以解决一个的业务问题。例如:在直邮营销中,在对家庭地址的合并和清洗过程中发现的不一致,反而可能是新的营销机会。 (问题出在集的划分上。在把原始集划分为训练集和测试集时,原始集中违约客户的权重已经被提高过了)解决方法:先进行集划分,然后再提高训练集中违约客户的权重。

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    【学习】十算法及各自优势

    The Apriori algorithmApriori算法是一种最有影响的布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。 1、回复“分析师”查看分析师系列文章2、回复“案例”查看案例系列文章3、回复“征信”查看相关征信的系列文章4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章6 、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案7、回复“爱情”查看与爱情的故事8、回复“笑话”查看系列笑话9、回复“1、2、3、4”查看历史机遇连载PPV课 ID: ppvke123 (长按可复制)人才的摇篮! 专注行业人才的培养。每日一课,(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。资讯,每日分享!咖—PPV课爱好者俱乐部!

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    这些误区你注意到了?

    但是往往这样的分析只作归纳不作演译,在很多时候是不敷应用的,尤其是决策者对宏观世界知识的需求,使得分析者会急于对出来的结果作推论。 所以不经过推论,很多出来的东西会没什么用。如果本身就是母体而不是样本,其统计分析是可以作出诠释的,这是推论的第一步。 但如今国内的很多,其转化模型只是粗糙的处理,缺乏理论基础,这又会加偏误。四、情绪感染偏误。 同样的,一些较敏感的立场,人较不愿表达的偏好,以及较机密的信息,都不会上网,除非像毕姥爷一样被偷拍上网了,否则不到的。 基于这五类推论时产生的偏误,使我们想直接从结果推论出我们想知道的知识时,常常是以偏概全的,以作出决策,不免错特错,不得不慎。

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    】写给风控新人基础知识介绍

    对企业来,堆积如山的无异于一个巨的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采库中蕴藏的宝藏呢?在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下,技术的概念和技术就应运而生了。 基本概念(Data Mining)旨在从量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。 它指的是在库或仓库中搜索和以往不知道的规则和规律,这致包括以下几种形式:IF … THEN …6可视化技术可视化技术是不可忽视的辅助技术。 通常会涉及较复杂的学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导和表达结果等,否则很难推广普及技术。 尽管还是一个很新的研究课题,但它所固有的为企业创造巨经济效益的潜力,已使其很快有了许多成功的应用,具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。

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    什么?

    本文首先提出的几项策略,即尽量设想的场景,尽量多方面收集,尽量将整合,悉心观察特征。之后结合自己在互联网搜索中的工作经验,分享对这些策略的体会。 最后介绍一个互联网搜索中规模日志的工作,展示的威力,呈现的挑战。1“什么”与“怎么”?技术涉及存储、搜索、传输、计算、等多方面,本文只考虑旨在从出未知且有用的知识。通过的价值才得以体现,所以有着举足轻重的意义。 2的策略本文总结了中判断“什么”的四项策略,即尽量设想的场景,尽量多方面收集,尽量将整合,以及悉心观察特征。 3事例互联网搜索引擎,索引几十亿以上的网页,每天有几十亿次查询,收集几十TB的日志。这些是典型的。下面介绍一个互联网搜索日志例子:查询副主题

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    【推荐】这才是真正的物流思路!

    这既是发展的驱动力,同时也是面临的难题。 准备如何这些?轨迹,是指从量轨迹的集合 C 中发现隐含模式m 和知识 n 的结果 S。 因此,轨迹的过程可以看作为一个函:£ : C→S(m, n),输入是轨迹,输出是隐含模式 m 和知识 n。通过使用某些技术、理论,从量的轨迹提取模式、发现庞知识的一个过程。 轨迹发现的知识类型和所使用的方法密切相关,所发现的知识的价值受到算法的影响,目前常用的轨迹技术有规则归纳、概念簇集、关联发现等。 知识无极限6、回复“啤酒”查看关联注明案例-啤酒喝尿布7、回复“栋察”查看栋察——时代的历史机遇连载8、回复“咖”查看咖——PPV课爱好者俱乐部省分会会长招募9、回复“每日一课

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    写给风控新人基础知识介绍

    对企业来,堆积如山的无异于一个巨的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采库中蕴藏的宝藏呢?在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下,技术的概念和技术就应运而生了。 它指的是在库或仓库中搜索和以往不知道的规则和规律,这致包括以下几种形式:IF … THEN …6、可视化技术可视化技术是不可忽视的辅助技术。 通常会涉及较复杂的学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导和表达结果等,否则很难推广普及技术。 实施步骤的过程可以分为6个步骤:1) 理解业务:从商业的角度理解项目目标和需求,将其转换成一种的问题定义,设计出达到目标的一个初步计划。 尽管还是一个很新 的研究课题,但它所固有的为企业创造巨经济效益的潜力,已使其很快有了许多成功的应用,具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。

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    经典回顾 | 十领域的经典算法

    来源:51cto.com国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了领域的十经典算法 种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在领域都产生了极为深远的影响。 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最间隔超平面。在分开的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最化。 The Apriori algorithmApriori算法是一种最有影响的布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。 转载公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与无关。

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    【聚焦】三个应用案例——潜在的威胁

    城市。世界已有不少都会运用分析与算法建立智能城市,改善交通、例如日本东京就把每辆车子都变成精准的「行动」,缓解交通堵塞甚至降低死亡车祸的量。 不过,真实情况可能要你吃一惊,不是没那么脏,而是比我们想象得更奇幻。  康乃尔学 Weill 医学院的研究者们,花了 18 个月的时间执行了一项项目。 想要揭露失职的交易员,运用技术会是揭露会是更长期而有效的方案。   PPV课其他精彩文章:1、回复“干货”查看干货 分析师完整知识结构2、回复“答案”查看Hadoop面试笔试题及答案3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计,令人惊叹叫绝4、回复“可视化”查看可视化专题 知识无极限6、回复“啤酒”查看关联注明案例-啤酒喝尿布7、回复“栋察”查看栋察——时代的历史机遇连载8、回复“咖”查看咖——PPV课爱好者俱乐部省分会会长招募9、回复“每日一课

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