RFM用户价值分析 学习目标掌握RFM的基本原理利用RFM模型从产品市场财务营销等不同方面对业务进行分析1、RFM基本原理在各种数据分析模型中， 有一项工具可以帮助公司找到R 新客（近期有消费的用户）F 常客（常来消费的用户）M 贵客（消费金额大的用户）这个工具就是RFM模型， RFM模型是由（George Cullinan）于1961年提出，他发现数据分析中，有三项重要的指标：最近一次消费（Re
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2024-07-10 13:10:32
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在互联网时代做数据分析，首要的工作是了解用户。怎样去了解用户呢？做用户画像！用户画像包含多个方面：用户属性、用户消费特征、用户关联、用户非消费行为……做用户画像的工作量很大，我们做数据分析的最终目的是为了解决业绩瓶颈问题，提升业绩。而用户画像中最核心、与业绩最直接相关的指标是什么呢？是用户消费特征。RFM模型就是根据消费特征对用户进行分层。一、什么是RFM模型？RFM模型是根据最近消费时间（Rec
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2024-01-08 19:48:25
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前文书说到目前微软的Bot机器人分为五类，也从以前的Bot Framework迁往Azure的Bot Service。利用QnA Maker，我们已经快速的做了一个对话机器人。那么，怎么让这个对话机器人面向大众提供服务呢？目前的架构而言，自己开发代码连到QnA Maker机器人是一种做法，而使用Azure的Bot Service让机器人更加容易部署，更加聪明也是一种做法
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2024-08-27 13:32:27
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近日去了杭州观看RCC机器人比赛，是由FRC（第一机器人联盟）和美国波音公司举办的。比赛的主题是深空（deep space）。本场比赛虽然中国队伍居多，但是还有数个来自世界各地的队伍参赛，比如来自澳大利亚悉尼巴克学院的Baker Redbacks和夏威夷怀厄卢阿中学的Hawaiian Kids。比赛的规则为3v3公平对抗。双方，每方三队需完成数个任务，如安放飞船舱门（带磁铁的塑料板）
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2023-11-04 16:59:29
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# Python是否属于机器学习框架
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理清Python是否属于机器学习框架这个问题。首先，让我们来看一下整个流程，并一步步教你如何实现。
## 流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | :--- |
| 1 | 导入机器学习库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
##
原创
2024-07-06 04:30:50
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### k近邻算法在机器学习中的应用
在机器学习领域，k近邻（k-nearest neighbors，简称kNN）是一种常见的分类和回归算法。它的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中距离最近）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。k近邻算法不需要训练过程，而是在预测时通过计算待预测样本与训练集中各个样本的距离来确定其类别。
#### k近邻算法的实现
原创
2024-05-04 06:37:32
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Yolov7的原作者就是Yolov4的原作者。看论文的时候看到比较乱，这里可能会比较杂乱的记录一下我觉得有点启发的东西。对于yolov7的代码，我也没有仔细的看，只是大概的看了下其他博客提到的些细节。所以这里也不会具体的解析代码。 文章目录1. 相关工作2. 网络结构2.1 ELAN2.2 SPPCSPC2.3 MP3. 样本分配策略4. 辅助损失5. 实验结果与总结 1. 相关工作我觉得yolo
# 机器学习是否属于符号主义
## 流程
```mermaid
journey
title 机器学习属于符号主义吗
section 确定问题
开发者确定小白的问题是关于机器学习和符号主义的关系
section 分析问题
开发者分析机器学习和符号主义的定义及特点
section 教授知识
开发者向小白解释机器学习和符
原创
2024-04-25 06:42:02
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# 电商用户分析：从传统RFM模型到应用机器学习的RFM模型
近年来，随着电商的发展，用户分析逐渐成为了提升用户体验与营销效果的重要手段。其中，RFM（Recency, Frequency, Monetary）模型因其简单易用，被广泛应用于用户分群及营销策略制定。然而，传统的RFM模型在处理大量数据时，往往无法挖掘出更深层次的用户特征。本文将探讨如何将机器学习应用于RFM模型，以期达到更精准的用
引入问：如何量化用户价值? 答：用户精细化运营，针对不同类型的用户采用不同的运营手段来提高用户在产品中的活跃度、留存率和付费率。 引入用户分群工具----RFM模型，依托于用户最近一次购买时间、消费频次以及消费金额。RFM模型对衡量客户价值和客户创利能力有非常重要的作用。RFM模型能够整合用户的近期交易行为、交易的总体频率以及交易金额三项指标。RFM模型定义用模型前，要有用户最基础的交易数据，至少
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2023-10-11 17:23:12
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# 层次分析法属于机器学习吗？
在探讨“层次分析法”（Analytic Hierarchy Process, AHP）是否属于机器学习之前，我们首先需要了解层次分析法的基本概念和它的应用流程。层次分析法是一种用于多层次决策问题的定量分析技术，广泛应用于多个领域，如工程、管理、经济学等。
为了更清晰地讨论这个问题，我们将整个流程进行简要总结，并通过具体的步骤来呈现。接下来，我们还将通过代码示例帮
# LASSO回归探索指南
## 引言
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归是一种用于线性回归模型的正则化技术。它是机器学习中的一种方法，特别适用于高维数据集，以避免过拟合并提高模型的解释性。本篇文章将为新手开发者提供有关LASSO回归的详细解释，并通过一步一步的代码示例，帮助读者学会实现LASSO回归。同时，我们还将
04 梯度增强Kriging模型理论的相关推导4.1 问题定义4.2 GEK模型的建立参考文献 梯度信息可用于提高 Kriging 模型精度，而如果采用Adjoint方法等快速求解梯度方法，还可提高建立Kriging模型的效率。利用梯度信息来提高Kriging模型的精度，成为一种新的代理模型方法，称为梯度增强型 Kriging（Gradient-Enhanced Kriging, GEK）模型。
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2024-01-04 00:06:51
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进化类算法一种采用实数编码、在连续空间中进行随机搜索、基于群体迭代的新兴进化算法，具有结构简单、性能高效的特点。遗传算法模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的自适应全局优化搜索算法。本质为一种并行、高效、全局搜索的方法，在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。使用“适者生存”的原则，在潜在的解决方案种群中逐次产生一个近似最优的方案。在每一代中，根据个
协同过滤算法属于机器学习吗？这是一个在推荐系统和数据挖掘领域常被提及的问题。随着机器学习的快速发展，理解算法归属与分类变得非常重要。本文将通过一系列清晰且易懂的结构，带领大家一窥协同过滤算法与机器学习的关系。
## 背景描述
早在20世纪90年代初，互联网的快速普及催生了信息推荐系统的需求。这促使人们思考如何有效地为用户提供个性化的信息。协同过滤算法的出现，正是为了解决这些问题。经过数十年的发
Java数据结构---Trie（字典树/前缀树）1. Trie简介2. 该数据结构的节点的构建3. 前缀树的构建4. 基础操作（增、查）5. 练习 1. Trie简介前缀树是一种树形结构，在百度中查找一个单词，通常搜索前几个字母，百度就会自动提示后面的字母，即搜索提示，这是前缀树的一个最典型的应用。2. 该数据结构的节点的构建前缀树的结点包含属性isWord和指向孩子节点的指针children，
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2024-01-15 03:16:10
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动态规划典型应用：背包问题动态规划算法简要介绍：动态规划算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获得最优解的处理算法。动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将待求解问题分解为若干个子问题，然后从这些子问题的解获得原问题的解，与分治算法不同的是，适用于动态规划算法的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的
（即下一个子阶段的问题求解建立在新的子阶段解的基础上）问题描述：给定一
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2024-07-10 06:49:08
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本文算是对此文（写给笨人的法线贴图原理）的提炼，主要是原文较长，且由大量文字构成，未必大家都有耐心认真读完，如果有耐心，建议先去读原文，然后再来这里验证。1.为什么用法线贴图？法线贴图是为了存法线信息，让低模拥有类似高模的光照交互效果：凹凸不平，表面精致。2.怎么存法线向量？纹理每个点都有rgb分量，可以用来存法线向量的3个分量（实际上是存2个分量，因为是单位法线向量，第三个分量可求出）。3.那这
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2024-07-19 11:00:34
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机器学习参数补偿属于模型优化的一个重要环节，针对模型的性能表现，我们需要对模型中的超参数进行适当的调整，从而达到更好的预测效果。此次博文将详细记录我在解决机器学习参数补偿问题的过程，涵盖从背景定位、参数解析到性能调优等多个步骤，力求为同类问题提供切实可行的解决思路。
## 背景定位
在实际应用中，机器学习模型经常面临由于参数不适当引起的性能问题。这不仅会导致预测准确性降低，甚至可能导致模型不收
筛选器基本筛选器:first // 第一个
:last // 最后一个
:eq(索引值) // 索引等于index的那个元素
:even // 匹配所有索引值为偶数的元素，从 0 开始计数
:odd // 匹配所有索引值为奇数的元素，从 0 开始计数
:gt(索引值) // 匹配所有大于给
