数据挖掘
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哪些广为人知的数据挖掘案例其实是一地鸡毛?
数据挖掘讲究用数据说话,但很多喜闻乐见的案例并不像听起来那么美好,有些被神化了,有些言过其实,更有些是不可能完成的任务,为什么会这样呢?
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马玉潮:物流平台的车货匹配推荐算法及标签体系搭建
分享嘉宾:马玉潮 狮桥集团 高级算法经理 编辑整理:王梓蔚 香港中文大学(深圳) 出品平台:DataFunTalk 导读:狮桥经过几年的探索,逐步在物流行业打造了一个智能化、高效流通的物流平台,为整个行业赋能,帮助行业里面每一个角色去提升自身的效率,降低成本。今天分享的题目是物流平台的车货匹配系统,将介绍狮桥是如何打造物流大数据平台的,以及其核心的数据和算法…
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4种简单推荐算法背后的原理
在这些算法中,最常见的当属智能推荐算法了。我们在淘宝购物,在头条阅读新闻,在抖音刷短视频,背后其实都有智能推荐算法。基于人口统计的推荐是相对简单的一种推荐算法,它会根据用户的基本信息进行分类,然后将商品推荐给…
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利用Minitab中的全新Python集成,进行文本挖掘探索
有兴趣了解文本挖掘?利用Minitab中的全新Python 集成开启探索之旅!
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计算机科学家常用的32个算法
奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation,简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章,提到他做了一个调查,参与者大多数是计算机科学家,他请这些科学家投票选出最重要的算法,以下是这次调查的结果,按照英文名称字母顺序排序。
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使用 CART 作为分析分类调查数据的替代方法
使用调查数据并频繁使用 Minitab 中的回归功能对其进行分析。
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傅一平:为什么我否决了90%的建模需求?
下面是我们的一个案例,从中你会体会到建模的复杂性和不确定性,从而知道为什么我要否决大多数的建模需求。
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手把手教你做文本挖掘
手把手教你做文本挖掘。总结所以在实际的文本挖掘过程中,最为困难和耗费时间的就是分词部分,既要准确分词,又要剔除无意义的词语,这对文本挖掘者是……
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数据挖掘入门指南!!!
入门数据挖掘,必须理论结合实践。本文梳理了数据挖掘知识体系,帮助大家了解和提升在实际场景中的数据分析、特征工程、建模调参和模型融合等技能。
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简单的中文分词算法
作者:邓旭东HIT 想了解点中文文本处理的底层一些的知识,在网上查了下跟python有关的文本分析书记,意外发现一本新书。 书籍简介 本书是一本研究汉语自然语言处理方面的基础性、综合性书籍,涉及NLP的语言理论、算法和工程实践的方方面面,内容繁杂。 本书包括NLP的语言理论部分、算法部分、案例部分,涉及汉语的发展历史、传统的句法理论、认知语言学理论。需要指出…
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如何构建一个反电信网络诈骗基础模型?
本文通过对目前社会上关于网络电信诈骗新闻进行提取,从中分析当前网络诈骗发展趋势和关键因素,进而构建合理的反诈骗模型。
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支付风控模型分析
本文重在介绍建立风控模型的方法,每个公司应该根据自己的实际业务情况和开发能力来选择合适的模型。这里列出来的模型仅为了说明问题,提供参考。
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一个资深数据人对数据挖掘解读
在银行做了两年的数据分析和挖掘工作,较少接触互联网的应用场景,因此,一直都在思考一个问题,“互联网和金融,在数据挖掘上,究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中,发现数据挖掘本身包含很多层次。并且模型本身也是存在传统和时髦之分的。本文就想聊聊这些话题。 一、数据挖掘的层次 一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解,这也是这两年多的时间里面,和很多金…
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分享一个能够写在简历里的企业级数据挖掘实战项目
本次数据挖掘 主要目的是理清楚数据挖掘的一般过程与基本方法,并没有进行太过复杂的挖掘分析,或许会存在很多分析不够深入的情况,欢迎各位大佬交流讨论。
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我理解的朴素贝叶斯模型
条件概率就是在其他事件发生的基础上,某事件发生的概率。