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标签: 数据挖掘 共 648 个结果.
一文读懂自然语言分析(NLA)
自然语言分析NLA到底是什么呢?
star2017
1年前
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利用RapidMiner简化数据准备和机器学习任务
众所周知,我们在数据准备上花费的时间太多,而在构建完美的机器学习模型上花费的时间不多。事实上,《哈佛商业评论》的出版物证实了这一点:分析团队花费80%的时间准备数据。它们通常被笨拙的数据准备工具拖慢,...
star2017
1年前
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视频内容理解在手淘逛逛中的应用与落地
内容来源:淘系技术 作者:李晓波(篱悠) 随着多媒体技术的发展,直播、短视频、AR 等多媒体内容表现形式层出不穷,异彩纷呈。视频内容的理解在视频生产感知,理解分发中有哪些应用,为淘宝电商带来哪些影响?这几年,手淘商品展示模式一直在变化。1998 年做文本,2005 年进入图文时代,2017 年进入淘 ....
star2017
1年前
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简单阐述下决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?
正则化算法(Regularization Algorithms) 集成算法(Ensemble Algorithms) 决策树算法(Decision Tree Algorithm) 回归(Regression) 人工神经网络(Artificial Neural Network) 深度学习(Deep L ....
star2017
1年前
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搜索引擎中的 Web 数据挖掘
[图片] 分享嘉宾:沐沐老师 前百度资深研发 编辑整理:赵丽 内容来源:2019 DataFun Live 11 出品社区:DataFun 导读: 今天为大家分享的是搜索引擎中的 Web 数据挖掘。首先介绍下搜索引擎。实际上,我们每天都会使用的搜索引擎,我们会输入关键词 query 和需求,搜索引擎 ....
star2017
1年前
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【十大经典数据挖掘算法】PageRank
引言 PageRank 是 Sergey Brin 与 Larry Page 于 1998 年在 WWW7 会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题。在衡量一个网页的排名,直觉告诉我们: 当一个网页被更多网页所链接时,其排名会越靠前; 排名高的网页应具有更大的表决权,即当一个网页被排名高的网 ....
star2017
1年前
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携程 | “深耕内容”背景下,携程如何做景酒优质内容的挖掘
作者简介:莱灵图髯客,携程高级算法工程师,主要负责自然语言处理领域相关工作,对半监督学习、自然语言生成、实体识别、文本分类及检索等领域有浓厚兴趣。 一、背景介绍 伴随信息时代的快速发展,消费者的消费观念趋于理性、客观,对产品本身的质量要求也越来越高。在用户难以直接接触到产品的情况下,能否第一时间让用 ....
star2017
1年前
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零基础入门数据挖掘——一文学习模型融合!从加权融合到 stacking, boosting
[图片] 作者:田杨军 ,Datawhale 优秀学习者 系列文章: 零基础入门数据挖掘——数据分析实战 零基础入门数据挖掘——特征工程实战 https://www.6aiq.com/article/1586199906459 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习如何进行模型融合?常见的模型融合的方法 ....
star2017
1年前
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零基础入门数据挖掘——建模调参
作者:徐韬 ,Datawhale 优秀学习者 系列文章: https://www.6aiq.com/article/1586106887770 https://www.6aiq.com/article/1586105589491 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习如何建模调参?从简单的模型开始,如何 ....
star2017
1年前
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零基础入门数据挖掘——特征工程实战
作者:吴忠强,Datawhale 优秀学习者 转载地址 系列文章: https://www.6aiq.com/article/1586105589491 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度做特征工程?从哪些角度做数据清洗,如何对特征进行增删,如何使用 PCA 降维技术等。 特征工程(F ....
star2017
1年前
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零基础入门数据挖掘——数据分析实战
作者:王瑞楠,Datawhale 优秀学习者 转载地址 摘要:对于数据挖掘项目,本文将学习应该从哪些角度分析数据?如何对数据进行整体把握,如何处理异常值与缺失值,从哪些维度进行特征及预测值分析? 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指对已有数据在尽量少的先验 ....
star2017
1年前
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揭秘微信「看一看」如何精准挖掘你感兴趣的内容
作者:maricoliao,腾讯 WXG 应用研究员 一、背景 随着自媒体时代的蓬勃发展,各类自媒体平台每天涌现出海量信息。微信作为最优质的自媒体平台,每天新发表文章数百万篇。汹涌而来的信息,极大地丰富了人们的精神和娱乐生活,但同时也存在着信息繁杂无序、内容同质化、质量参差不齐等问题,而用户最关心的 ....
star2017
1年前
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数据科学与机器学习的数据集
现在,我们面临着5-10年前的相反问题。那时,实际上很难找到数据科学和机器学习项目的数据集。从那时起,我们就被大量的数据集和列表淹没了。今天,问题不是寻找数据集,而是筛选数据集来保存相关数据集。好吧,...
star2017
1年前
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滴滴数据挖掘工程师招聘
本文地址:https://www.6aiq.com/article/1628453090198本文版权归作者和AIQ共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出
star2017
1年前
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腾讯基于兴趣点图谱的内容理解
分享嘉宾:洪婉玲 腾讯 高级研究员编辑整理:周江兵 360出品平台:DataFunTalk导读: 本文将介绍我们如何使用大规模的 UGC 数据挖掘用户真实的阅读意图,构建兴趣点图谱,并将图谱用于内容理
star2017
1年前
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LinkedIn文本分析平台:主题挖掘的四大技术步骤
LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节。LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要,发现反馈的主要话题、用户的热点话题和痛点,能够做出改善产品、提高用户体验等重要的商业决定。下面是整理后的技术要点。
star2017
1年前
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大数据实现“0”到“1”要分几步走?
大数据有多火?这样的答案可能有千百种,也从反向证明了大数据真的太火,因为所有人都知道。
star2017
1年前
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数据挖掘系列篇:网易云音乐的个性化推荐漫谈
用过虾米、酷狗、QQ音乐、网易云音乐,个人感受网易云音乐在音乐推荐这块做的真心不错,特别是以“人”为角度的推荐,没有像虾米、酷狗推的那么乱。虾米还可以,但更多的是以歌搜歌的形式。刚注册了一个新的账号,避免有历史数据的干扰,听了一首周杰伦的《一路向北》和陈奕迅的《淘汰》,然后去个性化推荐里看到了蔡健雅的《红色高跟鞋》和曲婉婷的《承认》,给我的感觉还是比较惊喜,…
star2017
1年前
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数据挖掘系列篇:今日头条的个性化推荐
摘要:今日头条作为一种新型的新闻阅读方式,已经将传统的新浪、腾讯、网易、搜狐这些新闻媒体以一种大数据+新闻内容的方式呈现给用户。上线没几年,用户量已经发展到3亿累计用户,日活奔着3000万去。看到这样的数据,小编还是比较震撼。这几乎是目前APP Top10的水平。所以有必要对今日头条好好研究下。 简单来看下今日头条这类的个性化推荐要实现大概是什么样的流程: …
star2017
1年前
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大嘴巴漫谈数据挖掘:产品研发生原型,参与设计供方案
第三时期产品研发将针对第二时期筛选出的产品概念,按照以用户为中心的理念开始设计产品。首先根据目标用户的使用习惯并结合用户对产品的期望要求,设计出产品原型。然后基于用户对原型产品可用性的反馈评估,不断优化改进产品,以确保研发出的最终产品符合用户需要。 产品原型可以看做与用户沟通时使用的一种表现形式,诸如纸笔原型、线框图、产品测试版等,主要用来展现产品与用户之间…
star2017
1年前
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