在機器學習中，一般都會按照下面幾個步驟：特征提取、數據預處理、特征選擇、模型訓練、檢驗優化。那么特征的選擇就很關鍵了，一般模型最后效果的好壞往往都是跟特征的選擇有關系的，因為模型本身的參數並沒有 ...

從事推薦系統已經快一年了，遇到過很多的茫然不知所措，也踩過不少坑，索性把所有推薦的資料都匯總一下，希望給新人以指引，或者給老司機作為歸納總結 如果電子書鏈接失效，可以私信我 算法基礎 博客整理 業界參考 推薦文章 書籍推薦 算法基礎 對於推薦系統 ...

用戶標簽和標簽的數學描述： 標簽是特征空間中的緯度 每個標簽都是特征空間中的基向量，基向量之間有關聯，不一定是正交的 用戶畫像是特征空間中的高維向量 特征工程： 數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已 特征：對所需解決問題有用的屬性 特征的提取 ...

在越來越火的大數據和機器學習的浪潮中，准確的定位用戶的行為和用戶未來的習慣預測，才是真正的產品研發方向。並非市場和運營導向。 消費者越來越個性化，多元化，如何細分用戶群體？ 首先產品經理要明白產品要服務的對象是誰，然后觀察他們的日常行為、消費習慣、上網習慣、，以此來確定產品和服務的開發方向 ...

通過PAI中的流程，學習到本實例中的流程。數據預處理——特征擴充——數據切分——類型轉換——歸一化——缺失值填充——模型訓練——預測（可視化） 通過不同特征之間的組合產生新的特征 用戶購買就是一個二分類，即：買 ...

​ ​ 在《什么的是用戶畫像》一文中，我們已經知道用戶畫像對於企業的巨大意義，當然也有着非常大實時難度。那么在用戶畫像的系統架構中都有哪些難度和重點要考慮的問題呢？ 挑戰 大數據 隨着互聯網的崛起和智能手機的興起，以及物聯網帶來的各種可穿戴設備，我們能獲取的每一個用戶的數據量是非 ...

說起日志，大家都是耳熟能詳的，一大堆日志插件映入眼簾，日志收集的方式也歷歷在目，但是，今天我們的重點不僅僅是收集日志了，今天我們主要說說怎么管理日志 收集日志 日志管理的第一件事，就是日志的收集。日志收集是開發者必備的技巧，不管是哪個開發語言，哪個開發平台，日志收集的插件都是有很多選 ...

今天周末在家宅着，並不是我不想運動，是因為北京的雨雪交加導致我想在家寫文章，不過想想給大家寫文章還是蠻愜意的，望一眼窗外，看一眼雪景，指尖在鍵盤上跳動，瞬間有種從屌絲程序員轉變成了小姑娘們 ...