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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...然后,该模型试图找到可用于预测用户对项目的预期偏好的潜在因素。...我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。...coding 3.1 分割数据集 数据集 tab分割 代码分割数据集 分割结果 3.2 预测评 预测代码 预测结果 3.3 MovieLens数据集推荐 数据集推荐代码...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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    Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

    在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。...然后,该模型试图找到可用于预测用户对项目的预期偏好的潜在因素。...我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。...coding 3.1 分割数据集 数据集 tab分割 [1240] 代码分割数据集 [1240] 分割结果 [1240] 3.2 预测评分 预测代码 [1240] 预测结果 [1240] 3.3 MovieLens...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二

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    【推荐】再谈数据挖掘——时序预测初探

    这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景,即事件预测和时序预测,本文重点关注第二幅图中的场景,即与时间维度相关的时间序列预测。 2....预测时一般设法过滤除去不规则变动,突出反映趋势性和周期性变动。 3. 方法综述 时间序列预测法分为传统的时间序列预测方法和机器学习方法。...为提高预测的精度,机器学习算法被引入时序预测,此类方法根据具体的应用场景,选取可能影响预测值的features,将这些features引入模型,应用机器学习的分类/回归模型来进行预测。...展望 大数据时代的时序预测得到越来越多的关注,能够准确预测趋势是时序预测的基础应用,其他场景如异常检测等也应用了时序预测方法,我们期待时序预测能够有更多的应用场景,比如通过精准预测,发现可能出现的突发事件以提高应对措施...;加入空间维度,产生时空组合下的预测,提高预测的实际应用价值,比如通过预测滴滴打车某一地区的打车人数,引导用户和出租车,产生更好的资源利用;精准的金融预测,如预测理财通的买入买出数额,以帮助管理者合理指定策略等

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    从天猫双“11”预测,说说GMC的市场

    原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/tO3VC7X23rtxKzoNX3SeYQ 2019年双11成交额镇楼 从2009年开始,10年下来,阿里巴巴逐步把每年的双十一打造成了一年一度的狂欢节...下面贴图我个人看到的几组预测 数据化管理:黄成明老师—2571亿 (数据来源:2019-11-9公众号更新文章) 华商情报网:2700亿 (数据来源:2019-08-27 商情 2019...相较于最后一位微博网友的数据造假论,我更愿意选择相信,之所以这个数据分布这么完美,是基于阿里自己的分析师针对某种算法制定了这个销售目标,在既有销售目标下,去提供资源,协同各方来达成这个目标,包括但不限于:垄断供应商资源,全球双11...的推出,双11预购拉长至20天囤积销售额,合伙人盖楼游戏盘活老用户,其他电商平台和农村市场下沉拉新1亿新用户等(当然也不可否认,2684是有水分的,包含了刷单、退单等数据噪音) ---- 从这场盛大狂欢的数据中...战略大于数据,所谓的弹性预测订单只不过是在战术层的加分,战略层输了,再优秀的战术没什么用的!

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    2018司法人工智能:罪名预测、刑期预测、法条推荐

    任务: 罪名预测:根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分,预测被告人被判的罪名; 法条推荐:根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分,预测本案涉及的相关法条; 刑期预测:根据刑事法律文书中的案情描述和事实部分...,预测被告人的刑期长短。......" } 该论述出现的粗体属于'走私、贩卖、运输、制造毒品',预测结果是(目前贩毒未遂属于争议,国内从重判罚一般认定毒品进入交易环节即为贩毒) ['走私、贩卖、运输、制造毒品', '盗窃'] ,...3.预测模块 按照大赛要求将分词、转成序号列表、文本长度统一和模型预测等步骤封装在predictor文件夹中 from predictor import Predictorcontent = ['菏泽市牡丹区人民检察院指控...,被告人侯某于2014年10月14日晨2时许,' '在菏泽市牡丹区万福办事处赵庄社区罗马皇宫KTV,因琐事对点歌员张某实施殴打,' '致张某双侧鼻骨骨折、上颌骨额突骨折,经法医鉴定,被害人张某的损伤程度为轻伤二级

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    首次揭秘双11双12背后的云数据库技术!| Q推荐

    从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反,双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在双 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

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    机器学习(二十二) ——推荐系统基础理论

    机器学习(二十二)——推荐系统基础理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 推荐系统(recommendersystem),作为机器学习的应用之一,在各大app中都有应用。...这里以用户评价电影、电影推荐为例,讲述推荐系统。 最简单的理解方式,即假设有两类电影,一类是爱情片,一类是动作片,爱情片3部,动作片2部,共有四个用户参与打分,分值在0~5分。...即需要预测出用户对每种类型电影的喜好程度矩阵θ,进而在已知某种用户未打分的电影的特征x的情况下,用θTx预测用户可能给该电影打分的分值。...这样,对于每一个新用户,在还没进行评价之前,会预测其对每个电影的评价是均值,这也就表示给新用户推荐电影时,会按均值,把均值较高的电影推荐给用户,这个比较符合常理。...七、总结 这里的推荐系统,可以算是一个引子,只介绍了推荐系统的一些基础思想,对于真正完整的推荐系统,还有需要内容等待探索。后续我也会继续这方面的学习。

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    2019天猫双11销售额预测:2583.387亿

    一年一度的双11,我们喜欢买买买,更乐意看到全民双11会创作怎样的销售奇迹。2019年是第11个双11,希望我们的梦想一一实现,再创销售奇迹。 等不及,我们一起预测2019天猫双11销售额。...次双11的销售额(GMV)会低估。...: 4.1,用一元线性回归预测(我知道上图看明显是曲线,因为数量小,可以试试预测值) tianmao <- data.frame(times=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), gmv=c...predict(md, x0, interval="confidence", level=0.95) 在置信度为95%的条件下预测gmv区间:[1627.233, 2399.937] 4.2,非线性的广义相加模型预测...5,结合一元线性回归模型的预测 和 相加模型的预测 提前恭喜天猫2019年第11次双11大卖 天猫销售额保底:2013.585亿 有望创作新高:2583.387亿 最可能的销售额:2298.486亿

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    推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法

    1、推荐系统中的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题,探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题,为什么会有EE问题?...简单来说,是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。...: 推荐系统遇上深度学习系列: 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战

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    广告推荐CTR点击率预测实践项目!

    Datawhale干货 作者:鱼佬,武汉大学硕士,Datawhale成员 与报纸、杂志、电视、广播这些传统的传播媒体广告相比,新生的互联网广告拥有天然优势:它能够追踪、研究用户的偏好,并在此基础上进行精准广告推荐和营销...实践背景 赛题背景 广告推荐主要基于用户对广告的历史曝光、点击等行为进行建模,如果只是使用广告域数据,用户行为数据稀疏,行为类型相对单一。...目标域为广告域,源域为信息流推荐域,通过获取用户在信息流域中曝光、点击信息流等行为数据,进行用户兴趣建模,帮助广告域ctr的精准预估。...']].to_csv('submission.csv',index=None) 实践提升 我们完成了广告信息流跨域ctr预估实践的baseline任务,接下来可以从以下几个方向思考: 继续尝试不同的预测模型或特征工程来提升模型预测的准确度...尝试模型融合等策略 查阅广告信息流跨域ctr预估预测相关资料,获取其他模型构建方法

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    用Python预测2020年双十一交易额

    各种不确定性的因素交织在一起,无疑会大大增加预测的难度。 本文将不去探究这些细节,而是基于一种机器学习的算法,对 2020 年双十一交易额进行预测。...predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年双十一交易额为 %.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f...' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为: 预测2020年双十一交易额为 3280 亿元 算法评分为 0.999632 4....预测数据可视化 下面用 matplotlib 画一张图,以便更加直观地展现预测的结果: import matplotlib.pyplot as plt # 设置图像大小 fig, ax = plt.subplots...2020年双十一交易额为%.0f亿元\n'%predict[0], fontsize=26, loc='left') plt.show() 5.

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