如何让R预测用户输入
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R是一种流行的编程语言和环境，用于统计分析和数据可视化。要让R预测用户输入，可以使用机器学习和统计建模的方法。下面是一个完善且全面的答案：
- 概念：预测用户输入是指根据已有的数据和模型，通过算法来预测用户可能输入的数据或行为。
- 分类：预测用户输入可以分为两类：分类问题和回归问题。分类问题是将用户输入分为不同的类别，例如判断用户输入的是垃圾邮件还是正常邮件。回归问题是预测用户输入的数值，例如预测用户购买某个产品的金额。
- 优势：通过预测用户输入，可以提供个性化的服务和推荐，提高用户体验和满意度。同时，预测用户输入还可以帮助企业做出更准确的决策，优化产品和服务。
- 应用场景：预测用户输入在各个领域都有广泛的应用。例如，在电子商务中，可以根据用户的历史购买记录和浏览行为，预测用户可能感兴趣的产品，并进行个性化推荐。在金融领域，可以根据用户的信用记录和消费行为，预测用户的信用风险和还款能力。在医疗领域，可以根据患者的病历和生理指标，预测患者可能患上的疾病和治疗效果。
- 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了一系列的人工智能和大数据产品，可以用于预测用户输入。以下是一些推荐的产品：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型，可以用于构建预测模型。
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了强大的数据处理和分析能力，可以用于处理和分析用户输入数据。
- 腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了多种人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以用于预测用户输入。
通过使用这些腾讯云产品，结合R语言的统计分析和建模能力，可以实现对用户输入的预测。
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在google云中，哪个是最佳的选择调用训练机器学习模型？
python、google-cloud-platform、gcp-ai-platform-training
我在python中有一个经过训练的机器学习模型来获得一个回归输出，这个模型是用scikit- learning训练的。
我想将这个预测插入到防火墙中，我将使用云函数来完成它，每天使用云调度程序来调度它。
我的问题是我要把这个受过训练的机器学习模型藏在哪里？
我能把它存储到google存储中并在云函数中调用它来获得预测吗？
还是我应该把它存储在人工智能平台上？
如果答案是进入人工智能平台，为什么？如果我把它存储到AI平台上，我有什么优势？我能用那里的新数据训练模型吗？
我一直在读到，这是可能的，但我不知道为什么更好，如何更好
浏览 3提问于2019-10-28得票数 0
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如何在google云中使用经过训练的模型实现预测的自动化
google-cloud-platform、google-bigquery、google-cloud-dataflow、google-cloud-composer
我有来自Firestore网站用户的数据。
为了运行机器学习模型，我在Google BigQuery中插入了一些这些数据。
我有训练机器学习模型的经验，但我没有获得新数据预测的经验。
我读到过，我可以在Google云存储中上传这个经过训练的模型，然后把它放到人工智能平台上，但是我不知道我必须遵循的过程，因为新的数据将被插入Bigquery中，使用这些新的数据，我想做预测，然后选择这个预测，然后再把它们放到Firstore中。
我认为这可以用Dataflow (Apache )或Dataflow(气流)来完成，我可以将这个过程自动化，并安排它每周运行所有过程，但我没有使用这种技术的经验，有人能推
浏览 5提问于2019-10-18得票数 2
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如何使用python的scikit-learn创建推荐模型
python、machine-learning、scikit-learn、recommendation-engine、collaborative-filtering
这些天我正在使用python的pandas和scikit-learn库学习统计学习，它们对我来说是非常棒的工具。
当然，我可以学习分类、回归和聚类的方法。
但是，当我想要建立一个推荐模型时，我找不到如何开始使用它们的方法。例如，如果我有一个客户的购买数据集，其中包含日期、产品名称、产品制造商、价格、订购设备等。
推荐的问题类型是什么？分类、回归或其他什么？
事实上，当有人必须解决这个问题时，我可以发现有一些非常著名的算法，比如协同过滤。
如果是这样，我可以使用scikit-learn来使用这些算法吗？或者我应该学习另一个M.L库？
问候
浏览 1提问于2015-11-10得票数 4
3回答
帮助定义问题的2类类别是什么？
machine-learning、algorithms
在学习机器学习的过程中，我了解了在开始尝试建模之前定义问题的重要性。
我可以看到两种类型的问题分类：
监督/无监督/强化算法
分类/聚类/回归/排名
在网络上找到的示例定义：
第一类：
监督算法:训练数据集有输入和期望的输出。在培训期间，模型将调整其变量，将输入映射到相应的输出。
无监督算法:在这类算法中，没有目标结果。算法将对不同组的数据集进行聚类。
强化算法:这些算法都是关于决策的训练。因此，在这些决策的基础上，该算法将根据输出的成败进行训练。最后，通过经验算法将能够给出良好的预测。
第二类：
分类:你想要一个算法来回答二进制的是或否问题(猫或狗，好的或坏的，绵羊或山羊，你知道)，或者你想
浏览 0提问于2018-10-09得票数 1
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数据集的预测能力
dataset、regression、linear-regression
我正在为本科生读一本关于机器学习的书。实际上，我对线性回归的灵活性感到困惑：
有时，线性回归将无法恢复一个好的解决方案的数据集。虽然这可能是因为我们的数据实际上没有预测能力，但它也可能只是表明我们的数据是以不适合线性回归的格式提供的。
我在这里读到了一些关于预测能力的问题，我注意到这都是关于模型产生的。当我们谈到数据集的预测能力时，意味着什么？
我认为这是因为特性之间没有关系(因为线性回归的目的是学习输入X和输出Y之间的关系)。但我还不相信这个答案。
浏览 0提问于2020-09-03得票数 2
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4回答
日志下载可以通过qpi自动下载么？
内容分发网络 CDN、官方文档
请描述您的问题
标题：日志管理 - 内容分发网络 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/228/6316
浏览 468提问于2018-02-28
1回答
带有分类属性的Amazon机器学习-限制
neural-network、amazon-machine-learning
我使用一个回归模型来预测一组120个属性的数值。其中7个属性是绝对的，但是最大的类别有大约90,000个独特的值。我正在使用大约100万行数据进行培训。
但是，当我查看数据源摘要中的分类属性时，我可以看到这些属性最多显示了5000个唯一值。这是AWS机器学习实施的某种限制，影响了我的模型的准确性，还是仅仅是对摘要显示的限制？
此外，我还突出显示了最常见的类别结果，其中空白显示为最常见的值。(这可能是因为我的CSV包括引号，因此是一个有效值) AWS是否忽略了分类元素的空白条目？或者我是否应该用UUID/随机字符串填充缺失的分类值，以便共享的“空白”值不会扭曲预测。
我了解到，一些ML
浏览 4提问于2017-03-09得票数 0
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将推荐系统视为多类分类或二进制分类问题
machine-learning、recommender-system、matrix-factorisation
我正在考虑两种方法来构建推荐系统，使用隐式数据作为分类器推荐产品：
把它看作是一个多类分类问题。模型的特征是用户特征，目标特征是项目特征。这是这些Google文档中使用的方法。
把它看作是一个二进制分类问题。模型的特征是用户和项目特征，目标变量是表示用户是否购买该项目的二进制变量。这是Tensorflow推荐者中使用的方法。
使用一种或另一种的优点和缺点是什么？第一种方法是否在任何推荐系统库中实现？
浏览 0提问于2021-06-20得票数 5
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预测将在存储问题公式中销售的产品
machine-learning、regression、data-product
我从一家商店得到了销售超过5年的产品的数据。每个销售过程都有一个客户id、日期和产品数量。
我想建立一个机器学习模型来预测第二天/S每一位客户的销售产品，给出我有N个产品(~2k)和M个客户(~50)。
我无法提出这个问题。这是一项回归任务(可能)，但我不知道如何制定它来预测某一特定客户将购买的产品。
因为我们有N个产品，这并不意味着一个客户会购买所有的产品；x客户可能在第二天只购买5个产品。
浏览 0提问于2020-08-04得票数 0
1回答
PySpark如何在构建推荐器时合并用户项目功能？
apache-spark、pyspark、recommendation-engine、matrix-factorization
PySparks mllib包提供了训练()和训练隐式()方法，分别用于训练显式和隐式数据上的推荐模型。
我想在隐式数据上训练一个模型。更具体地说，项目购买数据。由于在我的案例中，用户购买同一商品的次数很少，因此“评级”或“偏好”始终为1。因此，我的数据集如下所示：
u1, i1, 1 u1, i2, 1 u2, i2, 1 u2, i3, 1 ... un, im, 1
其中u表示用户，i表示项。
我确实有很多用户的人口统计，位置等功能，以及项目功能。但我不能在pyspark.mllib.als.train或pyspark.mllib.als.trainimplicit方法中合并用户或项目功
浏览 0提问于2017-03-18得票数 1
2回答
基于隐式反馈的推荐-- Spark Mlib
apache-spark、logistic-regression、apache-spark-mllib、collaborative-filtering
我从用户那里得到了关于他们与不同产品交互的隐含反馈。以下是数据集的结构: user_id、product_category、event_date、view_count、purchase_count
基于这些数据，我试图预测用户对产品类别的亲和力得分。MLIB隐式表单需要格式评级(user: Int，product: Int，rating: Double)的输入数据集。但是如何包含view_count和purchase_count呢？
如果不能使用MLLIB，有没有其他方法可以使用。我的产品类别有限(只有8个产品类别)。在这种情况下，我可以使用8个逻辑回归模型来预测亲和力吗？
谢谢
浏览 0提问于2015-12-25得票数 0
2回答
使用机器学习模型(scikit或statsmodel)回答业务问题
python、machine-learning、statistics、regression、data-science
谢谢你在这方面的帮助。
这感觉像是一个愚蠢的问题，我可能把事情搞得过于复杂了。一些背景信息-我最近刚刚学习了Python中的一些机器学习方法(scikit和一些统计模型)，例如线性回归，逻辑回归，KNN等。我可以在pandas数据框中准备数据，将分类数据转换为0和1。我也可以将这些加载到模型中(例如，scikit learn中的逻辑回归)。我知道如何训练和测试它(使用CV等)，以及一些微调方法(gridscore等)。但这一切都在根据新数据预测结果的范围内。我主要专注于学习建立一个模型来预测新的X值，并测试该模型以确认准确性/精确度。
然而，现在我在识别和执行其他类型的问题时遇到了困难，比如回
浏览 4提问于2017-05-18得票数 0
2回答
离散值回归？
classification、regression、linear-regression、k-nn
我是机器学习/统计算法方面的新手，但我使用过一些简单的分类器和回归。
鉴于我的知识有限，我想就我是否走上正确的方向发表一些意见。
我的问题是:考虑到数据库中最相似的项目的已知价格，我希望对输入项的价格进行最佳预测。
起初，这听起来像是回归问题，但我的特性是离散的和连续的。例如，产品制造/模型是离散的，而制造年份是连续的吗？
现在，我正在考虑通过欧几里得距离找到x最近的匹配，然后加权平均+以某种方式确保一定的特征匹配(就像项目模型类型)。
谢谢。
浏览 0提问于2018-12-20得票数 4
2回答
使用mqtt用户名与密码的方式连接腾讯云mqtt服务器问题？
云服务器、物联网通信、物联网、mqtt
为什么用mqtt用户名与密码的方法连接腾讯云mqtt服务器后，一段时间(几天)不连接后会自动断开？然后在使用相同的用户名与密码再次连接时就再也连接不上了。
操作方法：
1. 使用了腾讯给的腾讯云物联网平台生成小工具自动生成用户名与密码
2. 使用MQTT.fx工具连接或者其他设备连接腾讯云mqtt服务器
结果：
使用原先同样的用户名与密码，在断开与腾讯云mqtt服务器一段时间(一般几天)后就再也无法使用相同的用户与密码连接到mqtt云服务器了
浏览 1453提问于2021-02-17
4回答
如何在生产环境中部署机器学习算法？
machine-learning
我对机器学习算法很陌生。我正在学习回归，分类，聚类，序列建模，在线算法等基本算法.互联网上的所有文章都说明了如何对特定数据使用这些算法。没有关于在生产环境中部署这些算法的文章。所以我的问题是
1) 如何在生产环境中部署机器学习算法？
2)机器学习教程中的典型方法是利用一些训练数据建立模型，并将其用于测试数据。但是，在生产环境中使用这种模型是否明智呢？输入的数据可能会不断变化，因此模型将无效。模型刷新周期的持续时间应该是多少以适应这样的更改？
浏览 8提问于2014-12-09得票数 5
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1回答
请求移动版本demo？
官方文档、即时通信 IM
请描述您的问题
标题：DEMO运行指引 - 云通信 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/269/4196
有没有移动版本的demo，另外这个demo效果和网易比起来有点差距啊？
浏览 197提问于2018-02-03
2回答
在Python或Matlab中构建模型之后，如何部署模型？
machine-learning、predictive-modeling
我一直在玩很多不同的机器学习模型(聚类，神经网络等等)，但是我有点纠结于理解在用Python或Matlab构建模型之后会发生什么。
例如，假设我训练了一个二进制分类问题的基本神经网络模型。例如，如何将其部署到同事，以便他们可以在数据集中加载预测？我训练过一个模特，但是现在那个模型会怎么样呢？我如何“保存”我刚刚在Python中训练过的模型？
我看到了很多关于如何预处理数据、训练模型、提供统计数据和预测的教程；但是，接下来会发生什么呢？
很明显，Facebook、Google和任何其他大量参与机器学习/人工智能应用程序的人都在创建一个框架来使用他们的模型。但是，是否有允许您输入数据并将其应用于P
浏览 0提问于2017-03-10得票数 7
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1回答
聊天机器人的意图分类
python、chatbot
我试图做一个聊天机器人，我必须完成两个主要任务，第一是意图分类和其他是实体识别，但我停留在意图分类。基本上，我正在为电子商务网站开发一个聊天机器人，我的聊天机器人有非常具体的用例，我的聊天机器人必须与客户协商产品的价格，仅此而已。为了保持简单和简单，我只考虑了5个意图。
OffernegotiationsuccessBuy 询问价格计数器A产品
为了在这些意图上训练一个分类器，我在我的小手写的数据集上训练了一个朴素的贝叶斯分类器，但是那些数据太少，太少，不能训练出一个好的分类器。我已经在互联网上搜索了很多，并查看了每个机器学习数据库(kaggle，uci等)，但无法为我这样的具体用例找到任何数
浏览 1提问于2020-07-18得票数 2
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1回答
关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
数据迁移、tcp/ip、windows
事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
1、对网站数据进行迁移腾讯云支不支持？
2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 272提问于2022-03-08
2回答
基于图与机器学习的协同过滤
machine-learning、graphs、apache-mahout、neo4j
使用基于协同过滤的推荐使用机器学习方法和基于图的方法的优缺点是什么？
假设我有用户购买数据(user_name、user_location、user_company_name、product_name、product_price、product_ingredients)，并希望根据来自同一地点的其他用户、公司正在购买的产品、根据产品价格、成分等向用户推荐产品。
如何确定其中哪一个适合于给定的用例？我想评估Neo4j (图形数据库)和Mahout (机器学习)的协同过滤。
浏览 0提问于2015-11-04得票数 0
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