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    机器学习—通过 APP 预测用户性别

    大意是根据用户所安装的 APP (加密)预测用户的性别,训练数据标记 label (性别),典型的监督学习方案。 数据描述 下载之后,解压成为文本文件。...第一列是用户编号(已经脱敏,转化成1 ~1,200,000的编号) 第二列是用户的性别 (male/female) 第三列是用户的移动设备类型 第四列是用户的 APP 列表,每个 APP 已经脱敏...性别是结果数据。 方案 首先分析数据,一共有机型、APP、区域三个维度。...性别可能对 APP 和机型有偏好,但是不能对区域有偏好,而是不同的区域可能对 APP 有不同的偏好,比如某省用户偏爱直播,某省用户偏爱交友等等。...技术方案:Python + scikit-learn + pandas + numpy 环境搭建使用 Anaconda 代码地址 项目难点 项目困难主要出现在 APP 降维,也就是判断哪些 APP 与性别相关

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