大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例 对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。 力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率;二是以数据驱动的流程，主要是 ...
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2018-09-03 12:13:20
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导读：本文是近年来不同行业、不同领域的大数据公司的一些经典案例总结。尽管有些已经是几年前的案例，但其中的深层逻辑对于未来仍有启发。 本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战 ...
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2018-08-08 12:06:36
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Pandas Pandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改, ...
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2018-04-23 12:24:59
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基础概念 类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上，有1000个样本，其中5个正样本，995个负样本，在这种情况下，算法只需将所有的样本预测为负样本，那么它的精度也可以达到99.5%，虽然结果的精度很高，但它依然没有价值 ...
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2018-04-20 00:19:17
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?Faster R-CNN，由两个模块组成:第一个模块是深度全卷积网络 RPN，用于 region ... ...
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2018-04-03 17:17:13
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集成学习实践部分也分成三块来讲解： sklearn官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#ensemble 1、GBDT 2、XGBoost 3、Adaboost 在sklearn中Adaboost库分成两个，分别是分类和回 ...
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2018-03-17 10:49:31
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昨天的序言引发了许多关注 今天我们就推出第一题 【模型评估】 引言 “没有测量，就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学中，特别是在机器学习的领域，对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，我们才能够快速的发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题，迭代地对模型进行优 ...
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2018-02-27 21:24:00
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选取预测概率的分割点 cutoff=0.02) { model.predfu 0.2 + i 0.001] ...
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2018-01-17 00:04:03
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learn2rank目前基本两个分支，1是神经网络学派ranknet，lamdarank，另一个是决策树学派如gbrank,lamdamart 05年提出ranknet，算分模块是简单的全连接网络，loss函数有些意思。 ...
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2017-11-24 16:56:34
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代码及数据：https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction logistic regression 优点:计算代价不高，易于理解实现，线性模型的一种。 缺点:容易欠拟合，分类精度不高。但是可以用于预测概率。 适用数据范围:数值型和标称型。 准备数 ...
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2017-05-25 17:17:39
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