在机器学习中，一般都会按照下面几个步骤：特征提取、数据预处理、特征选择、模型训练、检验优化。那么特征的选择就很关键了，一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的，因为模型本身的参数并没有 ...

从事推荐系统已经快一年了，遇到过很多的茫然不知所措，也踩过不少坑，索性把所有推荐的资料都汇总一下，希望给新人以指引，或者给老司机作为归纳总结 如果电子书链接失效，可以私信我 算法基础 博客整理 业界参考 推荐文章 书籍推荐 算法基础 对于推荐系统 ...

用户标签和标签的数学描述： 标签是特征空间中的纬度 每个标签都是特征空间中的基向量，基向量之间有关联，不一定是正交的 用户画像是特征空间中的高维向量 特征工程： 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已 特征：对所需解决问题有用的属性 特征的提取 ...

在越来越火的大数据和机器学习的浪潮中，准确的定位用户的行为和用户未来的习惯预测，才是真正的产品研发方向。并非市场和运营导向。 消费者越来越个性化，多元化，如何细分用户群体？ 首先产品经理要明白产品要服务的对象是谁，然后观察他们的日常行为、消费习惯、上网习惯、，以此来确定产品和服务的开发方向 ...

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） 通过不同特征之间的组合产生新的特征 用户购买就是一个二分类，即：买 ...

​ ​ 在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？ 挑战 大数据 随着互联网的崛起和智能手机的兴起，以及物联网带来的各种可穿戴设备，我们能获取的每一个用户的数据量是非 ...

说起日志，大家都是耳熟能详的，一大堆日志插件映入眼帘，日志收集的方式也历历在目，但是，今天我们的重点不仅仅是收集日志了，今天我们主要说说怎么管理日志 收集日志 日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是开发者必备的技巧，不管是哪个开发语言，哪个开发平台，日志收集的插件都是有很多选 ...

今天周末在家宅着，并不是我不想运动，是因为北京的雨雪交加导致我想在家写文章，不过想想给大家写文章还是蛮惬意的，望一眼窗外，看一眼雪景，指尖在键盘上跳动，瞬间有种从屌丝程序员转变成了小姑娘们 ...