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大數(shù)據(jù):利用特征工程預(yù)測(cè)用戶行為
當(dāng)你天天在刷手機(jī)時(shí),收集了大量數(shù)據(jù)的手機(jī)已經(jīng)“看透”了你
lindan9997 閱92
恒豐銀行——基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷模型應(yīng)用
快讀書館 閱2664 轉(zhuǎn)43
案例:恒豐銀行——對(duì)公客戶貸后違約預(yù)測(cè)模型
天道酬勤197102 閱983 轉(zhuǎn)10
馬玉潮:物流平臺(tái)的車貨匹配推薦算法及標(biāo)簽體系搭建
三月陽春 閱67 轉(zhuǎn)6
基于深度學(xué)習(xí)的學(xué)生異常行為智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)
唐伯豬豬嘿 閱291 轉(zhuǎn)3
機(jī)器學(xué)習(xí)如何預(yù)測(cè)《權(quán)利的游戲》中的叛徒?
過河卒沖 閱21
Netflix推薦系統(tǒng):從評(píng)分預(yù)測(cè)到消費(fèi)者法則
rena_wang 閱449 轉(zhuǎn)4
連載 | 現(xiàn)貨交易市場(chǎng)即將到來,還不會(huì)做負(fù)荷預(yù)測(cè)?匯電云聯(lián)為你支招
黃老邪896690 閱164 轉(zhuǎn)3
上海聯(lián)通大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的離網(wǎng)預(yù)測(cè)模型
imelee 閱240 轉(zhuǎn)2
萬字干貨|一文助你了解機(jī)器學(xué)習(xí)
九州君子好人 閱45 轉(zhuǎn)2
機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)該如何調(diào)優(yōu)?這里有三大改進(jìn)策略
520jefferson 閱162
多模型融合推薦算法
openlog 閱298
基于騰訊信鴿平臺(tái)的手游流失用戶預(yù)測(cè)模型概覽
haosunzhe 閱55
觀點(diǎn) | 不要只關(guān)心怎么優(yōu)化模型,這不是機(jī)器學(xué)習(xí)的全部
LibraryPKU 閱29
機(jī)器學(xué)習(xí)筆記(九)異常檢測(cè)與推薦系統(tǒng)
印度阿三17 閱79
如何利用“圖計(jì)算”實(shí)現(xiàn)大規(guī)模實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)分析
LZS1991 閱131 轉(zhuǎn)3
人工智能如何改造廣告行業(yè)?
掃地僧一一 閱99
一周內(nèi),你會(huì)在網(wǎng)上遇到壞人嗎?這個(gè)AI看聊天頻率就能預(yù)測(cè)
謝芪 閱31
基于監(jiān)督式學(xué)習(xí)的自適應(yīng)競(jìng)價(jià)預(yù)測(cè)模型研究
電氣技術(shù)雜志社 閱61
大數(shù)據(jù)推薦會(huì)使人變蠢? | 新知
日牙 閱200
精準(zhǔn)教研視域下的教師畫像研究
daoge11 閱4089 轉(zhuǎn)40
人人都看得懂的電商用戶畫像
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如何構(gòu)建標(biāo)簽系統(tǒng)
lorio 閱443 轉(zhuǎn)2
信息過載的大數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)如何搭建,趨勢(shì)何方
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用戶畫像從入門到挖坑
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用戶畫像之標(biāo)簽權(quán)重算法
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