RFM模型 - 客户型关系管理
用户分类(RFM模型)：对比分析不同用户群体在时间、地区等维度下交易量，用户交易金额指标，并根据分析结果提出优化建议
#R：最近一次消费时间（最近一次消费时间到参考时间的长度）；
#F：消费的频次（单位时间内消费了多少次）；
#M：消费的金额（单位时间内总消费金额）。
第一步：明确问题
#1.对数据进行描述性统计
#2.用户分类(RFM模型)：对比分析不同
机器学习新手，接触的是《机器学习实战》这本书，感觉书中描述简单易懂，但对于python语言不熟悉的我，也有很大的空间。今天学习的是k-近邻算法。 1. 简述机器学习 在日常生活中，人们很难直接从原始数据本身获得所需信息。而机器学习就是把生活中无序的数据转换成有用的信息。例如，对于垃圾邮件的检测，侦测一个单词是否存在并没有多大的作用，然而当某几个特定单词同时出现时，再辅以考虑邮件的长度及其他
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2024-10-22 21:26:39
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男人好色女人爱美老人健康小孩教育企业发展个人成长
原创
2021-07-13 17:43:26
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文章目录0 前言2 用户画像分析概述2.1 用户画像构建的相关技术2.2 标签体系2.3 标签优先级3 实站 - 百货商场用户画像描述与价值分析3.1 数据格式3.2 数据预处理3.3 会员年龄构成3.4 订单占比 消费画像3.5 季度偏好画像3.6 会员用户画像与特征3.6.1 构建会员用户业务特征标签3.6.2 会员用户词云分析4 最后 0 前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天做一个电商销
这里写自定义目录标题基于detection的人群计数方法基于regression counting的方法基于density map的方法 主要记录近几年基于Deep learning的密集人群计数的相关方法基于detection的人群计数方法主要通过对行人的detection，然后统计detection的个数。 使用范围：在行人较少时，且图像中行人较明显时。效果较好 限制：无论是anchor b
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2024-03-06 22:55:40
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导读：魅族UIP（用户洞察平台）通过对三方受众数据的汇聚、清洗、智能运算，构建了庞大的精准人群数据中心，提供丰富的用户画像数据以及实时场景识别能力。本文介绍了魅族用户洞察平台的功能和架构，还原建设过程中遇到的技术难点和解决方式。以用户洞察平台的目标定位为出发点，综合技术与业务需求的考量进行架构设计，用户洞察平台的功能包括人群管理、人群洞察分析、自定义标签、人群扩展、画像查询服务等。文章还介绍了画像
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2024-06-23 14:18:05
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1、选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：#找到最小的元素def FindSmall(list):
min=list[0] for i in range(len(list)): i
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2023-08-10 07:02:42
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前言：出自于学校课程数据挖掘与分析布置的实验小作业，案例经典，代码注释较全，供大家参考。题目：现有西瓜挑选数据文件：dataset.txt，编程实现朴素贝叶斯算法，并判断有如下特征的瓜是否好瓜：
青绿,稍蜷,浊响,清晰,凹陷,硬滑。实验数据如下： 要求：1、自行采用一种语言编程实现算法（注意：计算条件概率、判别分类等核心算法需自己编程实现）
2、用课堂例子进行正确性检验
3、用户界面友好，要
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2023-08-10 07:02:32
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文章目录一、电影类别分类1.准备电影数据1.1numpy创建数据集2，处理分类问题2.1分类代码二、约会网站配对效果判定1. 收集数据2. 准备数据2.1 从文本文件中解析数据2.2 可视化数据2.3 归一化数据2.4 测试算法：验证分类器2.5 使用算法：构建完整可用系统三、手写数字识别1. 收集数据2. 准备数据：将图像转换为测试向量3. 分析数据总结 一、电影类别分类 k-近邻算法是一种
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2023-10-12 23:24:30
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01数据分类正所谓物以类聚人与群分，生活里很多东西都存在着分类，当你进入超市的时候有着“日常生活用品”，“零食区”，“衣服类”等等的分类，一个分类里有不同的商品。02分类方法那么问题来了，怎么分类呢？按照什么分类呢？我们仍然用超市的分类来说明，在超市的分类中，我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是按照商品的用途这一单一的规则来分类的话，我们通常叫这种
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2023-08-16 14:18:48
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1 内置函数Python3解释器中内置了69个常用函数，属于底层的函数，它们到处可用。有些对大家来说比较熟悉，比如abs(), max(), sum()… 也有一些比较陌生，比如locals(), all(), compile(), getattr()… 今天按照类别扼要总结。'''
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'''2 类型相关69个内置函数中
广义来说，有三种机器学习算法1、 监督式学习工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。2、非监督式学习工作机制：在这个算法中，没有任何
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2023-07-11 12:33:46
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一直以来，对于机器学习领域，Python都是人们津津乐道的话题，大家知道我们在用python学习机器技术时候，用到的方法内容和一般情况下的是一样的吗？想必，了解过的小伙伴一定是知道有哪些的，不知道的小伙伴也不必担心，如果刚好你正在学习机器技术，那就来看下以下内容，对大家一定有帮助哦~一、KNN算法二、算法过程1.读取数据集2.处理数据集数据 清洗，采用留出法hold-out拆分数据集：训练集、测试
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2023-06-28 15:41:00
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文章目录一. 传感器分类二. 作用三. 系统组成四. 位置表示五. 数据格式六. ROS中GPS数据格式sensor_msgs/NavSatFixROS中GPS数据主要包含这四类，分别是gps 裸数据ros封装，位置，时间以及速度。并不是所有的GPS设备都有这四类数据的，具体看GPS硬件设备。 一. 传感器分类在自动驾驶或者机器人领域，传感器的使用按照测量对象划分，可分为两大类，一类是测量自身状
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2023-09-01 07:54:51
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本文未赘述原理，觉得知道knn的优秀的同志们都有一定的了解，直接上代码，本代码作为一个参考，希望大家能够结合本人的代码自己去做一遍，虽然可以直接调knn或有数据集，本文呈现的更多的是底层。1.创建knn.py# 定义一个knn函数，后期方便调用.
class KNN(object):
def __init__(self,k=3): # 定义内置函数，方便自己传参，默认k值为3
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2023-08-15 12:47:11
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kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集
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2024-08-24 09:48:24
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目录8.1 K临近分类法（KNN）8.1.1 一个简单的二维示例8.1.2 用稠密SIFT作为图像特征8.1.3 图像分类：手势识别8.2 贝叶斯分类器用PCA降维 8.3 支持向量机8.3.1 使用LibSVM8.1 K临近分类法（KNN）在分类算法中，最简单且用的最多的一种方法之一就是KNN(K-Nearset Neighbor，K邻近分类法)，这种算法把要分类的对象（例如一个特征向
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2023-11-15 17:35:40
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使用Python实现KNN算法解决简单分类问题KNN分类KNN算法属于监督学习算法，它可以解决分类问题，也可以解决回归问题。对于一组带标签的数据，当我们使用KNN算法进行分类时，有两种分类方式。KNN的分类是有参照点的，它会参照周围的 个结点的标签，来划分适合这个加入点的标签，初始假设 ，第一种分类方式，根据最近的 我们将加入点周围最近的 个点找出来，加入点的标签类别就是它周围这 第二种分类
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2023-09-20 04:34:00
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PythonComputerVision-9-Image-Content-Classification图像内容分类--本文主要阐述：①knn可视化。②dense sift（稠密sift）原理。③手势识别一.K邻近分类法(KNN)目前存在很多分类方法，其中最简单且用的最多的一种方法就是KNN（K-Nearest Neighbor,K邻近分类法），这种算法把要分类的对象，比如我们后面要用到的特征向量，
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2023-07-05 13:09:59
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文章目录第 8 章 图像内容分类引言8.1 K邻近分类法（ KNN）一个简单的二维示例用稠密SIFT作为图像特征图像分类： 手势识别8.2 贝叶斯分类器用PCA降维8.3 支持向量机使用LibSVM8.4 小结 第 8 章 图像内容分类引言本章介绍图像分类和图像内容分类算法。8.1 K邻近分类法（ KNN）在分类方法中，最简单且用得最多的一种方法之一就是 KNN（ K-Nearest Neigh
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2024-04-07 11:54:31
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