機器學習的工作流程分為以下幾個步驟: 理解問題 准備數據 加載數據 提取特征 構建與訓練 訓練模型 評估模型 運行 使用模型 理解問題 本教程需要解決的問題是根據網站內評論 ...
理解問題 客戶細分需要解決的問題是按照客戶之間的相似特征區分不同客戶群體。這個問題的先決條件中沒有可供使用的客戶分類列表,只有客戶的人物畫像。 數據集 已有的數據是公司的歷史商業活動記錄以及客戶的購買記錄。 offer.csv: transaction.csv: 預處理 需要對兩個數據集做關聯處理,這樣才能得到單一的視圖。同時由於需要比較客戶所產生的交易,還需要建立一張透視表。行代表客戶,列代表商 ...
2018-12-31 20:18 8 582 推薦指數:
機器學習的工作流程分為以下幾個步驟: 理解問題 准備數據 加載數據 提取特征 構建與訓練 訓練模型 評估模型 運行 使用模型 理解問題 本教程需要解決的問題是根據網站內評論 ...
理解問題 出租車的車費不僅與距離有關,還涉及乘客數量,是否使用信用卡等因素(這是的出租車是指紐約市的)。所以並不是一個簡單的一元方程問題。 准備數據 建立一控制台應用程序工程,新建Data文件夾,在其目錄下添加taxi-fare-train.csv與taxi-fare-test.csv文件 ...
上一篇博文我們介紹了ML.NET 的入門: ML.NET技術研究系列1-入門篇 本文我們繼續,研究分享一下聚類算法k-means. 一、k-means算法簡介 k-means算法是一種聚類算法,所謂聚類,即根據相似性原則,將具有較高相似度的數據對象划分至同一類簇,將具有較高相異度 ...
RFM模型 在眾多的客戶價值分析模型中,RFM模型是被廣泛應用的,尤其在零售和企業服務領域堪稱經典的分類手段。它的核心定義從基本的交易數據中來,借助恰當的聚類算法,反映出對客戶較為直觀的分類指示,對於沒有數據分析和機器學習技術支撐的初創企業,它是簡單易上手的客戶分析途徑之一。 RFM ...
ML.NET 示例:目錄 ML.NET 示例中文版:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn英文原版請訪問:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples ...
ML.NET 示例中文版:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 英文原版請訪問:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples ML.NET 示例 ...
什么是ML.NET? ML.NET是由微軟創建,為.NET開發者准備的開源機器學習框架。它是跨平台的,可以在macOS,Linux及Windows上運行。 機器學習管道 ML.NET通過管道(pipeline)方式組合機器學習過程。整個管道分為以下四個部分: Load Data 加載 ...
ML.Net Model Builder ML.NET技術研究系列1-入門篇 近期團隊在研究機器學習,希望通過機器學習實現補丁發布評估,系統異常檢測。業務場景歸納一下: 收集整理數據(發布相關的異常日志、告警數據),標識出補丁發布情況(成功、失敗 ...