前沿: 这是天池的一个新人实战塞题目,原址 https://tianchi.aliyun.com/getStart/information.htm?spm=5176.100067.5678.2.e1321db7ydQmSB&raceId=231593 ,下文会分析以下几个过程. 1.数据预处理 2.特征的选取 3.算法的说明 4.结果分析 5.其他 第一部分:数据预处理 原始数据可以从上边链接中下载,拿到.csv文件,可以使用pandas处理. 比如: dfoff = pd.read_csv('

数据挖掘实战 - o2o优惠券使用预测 一.前言 大家好,家人们.今天是2021/12/14号.上次更新是2021/08/29.上篇文章中说到要开两个专题,果不其然我鸽了,这一鸽就是三个多月.今天,我不鸽(还要鸽).那两个专题关于ResNet和GoogLeNet的文章还等缓缓一缓(一月份一定发),今天这篇文章是关于数据挖掘实战入门的例子,题目及数据集来源于 天池新人实战赛o2o优惠券使用预测,题目地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance

第一次参加天池新人赛,主要目的还是想考察下自己对机器学习上的成果,以及系统化的实现一下所学的东西.看看自己的掌握度如何,能否顺利的完成一个分析工作.为之后的学习奠定基础. 这次成绩并不好,只是把整个机器学习的流程熟悉了下.我本人总结如下: 步骤一:读懂题目含义,分析赛题的数据 步骤二:特征工程的设计,这部分非常重要,好的特征工程能大大提高模型的准确率 步骤三:训练算法.区分训练集.测试集等. 步骤四:测试模型,看效果如何. 赛题可以去天池的官网查看,里面有赛题说明,赛题数据等等 https://

第一次参加数据预测竞赛,发现还是挺有意思的.本文中的部分内容参考第一名“诗人都藏在水底”的解决方案. 从数据划分.特征提取.模型设计.模型融合/优化,整个业务流程得到了训练.作为新手在数据划分和模型训练以及模型融合上做的不够好(都是套路). 首先,数据划分方式最自然的按照月份->后面的月份这种自然顺序(滑窗)即可,在整个数据集上做特征提取实在是不能发挥出 特征的优势,因为数据量本身挺大,太多的脏数据,会导致训练出的模型不准确. 看来这个竞赛并没有涉及到太多的数据清洗处理等工作. 用户特征.商户特

在做阿里的o2o优惠券预测的时候学习了GBDT.听闻GBDT的威力,自然要学习学习. 接下来从以下几个方面记录下我对于GBDT的理解. GBDT的用途,优势 GBDT的结构和算法流程 GBDT如何训练 Sklearn 的GBDT使用,参数意义 GBDT的用途,优势: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法, 该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来

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欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者:孙银行 背景 Mysql数据库作为数据持久化的存储系统,在实际业务中应用广泛.在应用也经常会因为SQL遇到各种各样的瓶颈.最常用的Mysql引擎是innodb,索引类型是B-Tree索引,增删改查等操作最经常遇到的问题是"查",查询又以索引为重点(没索引不是病,慢起来太要命).踩过O2O优惠券.摇一摇周边两个业务的一些坑,当谈到SQL优化时,想分享下innodb下B-Tree索引的一些理解与

正负样本比率失衡SMOTE [TOC] 背景 这几天测试天池的优惠券预测数据在dnn上面会不会比集成树有较好的效果,但是正负样本差距太大,而处理这种情况的一般有欠抽样和过抽样,这里主要讲过抽样,过抽样有一种简单的方法叫随机过抽样,但是随机过抽样只是随机的复制,很容易过拟合,所以SMOTE比较好,SMOTE还有一些改进版本,更好用,这里讲一般的SMOTE即可 公式 \(x\) : 任意一个样本 \(\tilde{x}\) : \(x\)最临近的\(K\)个样本的随机一个,\(x\not= \til

作者 |孙银行编辑 | 顾乡 背景 Mysql数据库作为数据持久化的存储系统,在实际业务中应用广泛.在应用也经常会因为SQL遇到各种各样的瓶颈.最常用的Mysql引擎是innodb,索引类型是B-Tree索引,增删改查等操作最经常遇到的问题是“查”,查询又以索引为重点(没索引不是病,慢起来太要命).踩过O2O优惠券.摇一摇周边两个业务的一些坑,当谈到SQL优化时,想分享下innodb下B-Tree索引的一些理解与实践. 接下来的内容,安排如下: 介绍索引的工作原理: 引用实例具体介绍索引: 如何

赛事链接:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231593/introduction?spm=5176.12281925.0.0.7e157137DpLQO6 代码下载:https://github.com/luxuantao/alibaba_tianchi_book 请自己阅读赛题描述和下载代码 1.数据探索 1.1数据说明 本赛题提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为,预测用户在2016年7月领取

一.数据集预处理 1.数据读入 import pandas as pd import numpy as np import datetime as date import datetime as dt #先导入数据 off_train = pd.read_csv("data/ccf_offline_stage1_train.csv",header = 0) off_train.columns = ['user_id','merchant_id','coupon_id','discoun

[导语]当下,物业管理行业正在接受新科技浪潮的冲击和洗礼,业界企业纷纷探索物业服务的新发展模式.云服务.微社区.微信公众平台.app等,这些本来陌生的词汇在物业管理行业变得耳熟能详.在借助科技手段拓展多种经营,提升竞争力.增加创富能力.开展信息化建设和管理的同时,部分物业服务企业的发展模式和理念又提升了一大步,现代科技推动物业管理行业发展正在成为现实. 第一部分:移动互联网改变传统物业管理 <ignore_js_op>  从6000斤香梨看社区O2O——记长城物业盛世家园社区香梨团购活动 普而

从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题 一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q

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本文为4月29日微信公开课(北京站)微信产品部演讲全文速记,讲述了微信官方对微信.微信支付.O2O的定义与关联等问题的看法与观点. 作者:微信产品部 刘涵涛 吴毅 去年夏天有一个全民打飞机的盛况,这实际上是微信的第一款社交类手游,它通过微信大平台的海量用户,一上线之后就有过亿的用户,甚至在淘宝上面都有代客打游戏的服务,通过这个游戏大家突然想到,微信以前是一个沟通工具,微信竟然也可以玩儿,甚至出现了这样一个段子,如果要自己的排行榜排在前面,最简单的方法是把玩这个游戏的好朋友全部踢掉. 微信红包大家

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今日,全球移动互联网大会(GMIC)在北京-国家会议中心开幕.DMALL创始人刘江峰在全球O2O峰会论坛作主题发言时谈到,生鲜市场具有巨大O2O改造空间.同时这也是刘江峰在离开荣耀之后首次登台介绍自己新的创业项目. 谈到生鲜这个市场,刘江峰表示2014年零售市场规模中,社会消费品达到26万亿,生活用品2.6万亿,生鲜达到1万亿.而刘江峰所创办的Dmall要打造的是一个O2O生活服务平台,以超市为切入点,以日常消费品和生鲜产品作为突破口. 数据显示,未来中国O2O市场规模将达到4188亿元,生活类