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基于用户画像的物品推荐

时间:2017-10-08 14:08:56      阅读:145      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:评估   a10   ycm   结果   数据切分   bin   分类   mail   es2017   

通过PAI中的流程,学习到本实例中的流程。数据预处理——特征扩充——数据切分——类型转换——归一化——缺失值填充——模型训练——预测(可视化)
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通过不同特征之间的组合产生新的特征
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用户购买就是一个二分类,即:买、不买
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上面的error是一个梯度——生成值与目标的差值。这个差值其实就是下图中的代价函数 J()
吴恩达中介绍的梯度下降算法模型(如下图)
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下图是二分类评估的一种方法:  

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ROC图的左上角越靠近网格的左上角(即面积越大),预测效果越好

 下图是混淆矩阵对预测结果的评估:

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在PAI中可以查看训练出来的模型,也可通过部署直接生成API,

 

基于用户画像的物品推荐

标签:评估   a10   ycm   结果   数据切分   bin   分类   mail   es2017   

原文地址:http://www.cnblogs.com/shangshuai/p/7637156.html

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