随笔分类 -  杂谈

数据规约方法
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posted @ 2019-05-10 14:24 缄默1996 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
数据集成和转换方法
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posted @ 2019-05-02 19:26 缄默1996 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
数据清洗方法
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posted @ 2019-05-02 18:43 缄默1996 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
竞价
摘要：竞价原理和步骤等，未能深入了解和学习到 目录 一、分类... 1 1、增价竞价... 1 2、减价竞价... 1 3、隐藏竞价... 2 二、基本步骤... 2 三、制作... 2 1、文案改写... 2 2、页面... 2 3、广告... 2 4、网站... 2 四、选择物流... 2 五、实时竞 阅读全文
posted @ 2019-03-18 16:39 缄默1996 阅读(535) 评论(0) 推荐(0)
广告主推广后台需求
摘要：为最近做的第一版初稿，其中还有部分较为复杂的数据库表格部分未想好怎么去写 目录 一、系统概述... 1 1、名词解释... 1 1.1按天展示广告（CPD）... 1 1.2补充固定位保量广告（GD）... 2 1.3竞价广告（CPM/CPC/CPA）... 2 二、系统框架与功能... 2 1、广 阅读全文
posted @ 2019-03-13 15:39 缄默1996 阅读(567) 评论(0) 推荐(0)
数据运营1
摘要：数据运营第一步骤是了解项目，项目竞品。 了解项目发展背景，可以通过市场调研的方法了解当前的市场情况来判断发展前景如何，之前是否有相同或者类似的项目，取得的成果如何，参考已知项目可能更能帮助自己整理出思路。 了解项目的运行流程，网赚项目举例，首先应该了解这样一个项目在人们心目中的定位是什么？对于不同的 阅读全文
posted @ 2019-03-04 23:50 缄默1996 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)
一般使用机器学习算法遵循的步骤
摘要：摘自《机器学习实战》，感觉思路比较清晰 一，收集数据。可以使用很多种方法收集样本数据，例如制作网络爬虫从网站上爬取数据，从RSS反馈或者API中得到信息，设备发送过来的实测数据（风速，血糖等）。 二，准备输入数据。得到数据之后，还必须确保数据格式符合要求，使用标准数据格式后可以融合算法和数据源，方便 阅读全文
posted @ 2019-03-03 22:28 缄默1996 阅读(499) 评论(0) 推荐(0)
股票选取分析
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posted @ 2019-03-01 21:30 缄默1996 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
后向传播分类
摘要：参考了数据挖掘算法书，捋出自己的思路，感觉也仅为思路 首先理解什么是后向传播，通过调整神将网络中连接输入与输出单元之间连接的权重来预测输入元组的类标号。通过这种方法迭代的处理训练元组数据集，把每个元组的网络预测和实际已知的目标值进行比较学习。 对于每个训练样本，修改权重是使得预测和实际目标值之间的均 阅读全文
posted @ 2019-02-27 22:28 缄默1996 阅读(167) 评论(0) 推荐(0)
计算方法
摘要：有看过很多次的决策树算法，但是每次都是很容易忘记怎么去计算各种算法的度量值，再看一遍书，再归纳一遍 ID3，是求最大信息增益 对于样本D，类别数为K，数据集D的熵为 Ck是样本集D中属于第k类的样本子集，|Ck|表示该子集的元素个数，|D|表示样本集合的元素个数 然后计算某个特征A对于数据集D的经验 阅读全文
posted @ 2019-02-26 14:17 缄默1996 阅读(434) 评论(0) 推荐(0)
特征工程
摘要：一、结构化数据，看作关系型数据库的一张表，每列都有清晰的定义，包含了数值型、类别型两种类型，每一行数据代表一个样本的信息 二、非结构化数据，包括文本、图像、音频、视频数据，其包含的信息无法用一个简单的数值表示，也没有清洗的类别定义，而且每条数据的大小各不相同 1、特征归一化 对数值类型的特征做归一化 阅读全文
posted @ 2019-02-26 13:37 缄默1996 阅读(126) 评论(0) 推荐(0)
杂谈
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posted @ 2019-02-25 20:54 缄默1996 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
排序
摘要：此为博客上常见的排序归纳，后期会利用Python进行代码实现 冒泡排序 遍历列表并比较相邻的元素对。如果元素顺序错误，则交换它们。重复遍历列表未排序部分的元素，直到完成列表排序。 选择排序 将输入列表/数组分为两部分：已经排序的子列表和剩余要排序的子列表，它们构成了列表的其余部分。我们首先在未排序的 阅读全文
posted @ 2019-02-24 21:36 缄默1996 阅读(86) 评论(0) 推荐(0)
数据挖掘项目完整应用案例分析
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posted @ 2019-02-24 21:15 缄默1996 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
算法模型的评估
摘要：一般对于算法模型的评估量有很多，常用到的是精确率和真正率（召回率）以及ROC曲线和PR曲线，之前也有提到，今天查找了一些资料对着四个评估量进行一个小总结。 1、首先是对一些概念的理解 TP 真正 是指预测为正样本，实际也是正样本的特征数 FP 假正 是预测为为正样本，实际为负样本的特征数 TN 真负 阅读全文
posted @ 2019-02-22 23:32 缄默1996 阅读(624) 评论(0) 推荐(0)
pandas 下的数据类型
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posted @ 2019-02-21 23:12 缄默1996 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
其他1
摘要：1、算法类： 决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、贝叶斯 （1）决策树算法: a、hunt算法 hunt是决策树的基本算法，算法步骤是从决策树的根节点开始，选择一个属性特征作为他判断的特征，是或不是，真或假，大于x或者小于等于x等等吧，接着把这些特征分配到子节点，再使用新的属性作为新的特征来判断 阅读全文
posted @ 2019-02-19 22:24 缄默1996 阅读(427) 评论(0) 推荐(0)