• 等级
  • 27658 访问
  • 21 原创
  • 41 转发
  • 105650 排名
  • 6 评论
  • 1 获赞

三、亚马逊产品定价其实就这么简单,一个公式解决

目录 一、影响定价的因素 二、了解行情,进行比价 三、亚马逊商品的一般定价公式 四、产品在不同阶段的定价方法 五、定价的小诀窍 六、价格调整策略 海猫跨境作者:海猫跨境 2016-11-24 16:33:51 如果产品销量不好,很多卖家首先想到的是图片、listing是不是做的不够好,很少卖家会想想是不是自己的定价有问题,定价对销量的影响也是至关重要的,定价是一门高深的学问,如果...

2018-09-29 17:50:42

四、集成学习之bagging——Random Forest

[Machine Learning & Algorithm] 随机森林(Random Forest) 目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 1 什么是随机森林?   作为新兴起的、高度灵活...

2018-09-27 18:01:07

三、集成学习方法——boosting和bagging

一、集成学习的基本概念 1、集成学习的原理 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时候也称为多分类器系统(mult-classifer system)、基于委员会的学习(committee - based learning)等。 集成学习的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对于单个学习器来说)。 集成学...

2018-09-18 23:07:01

PYTHON-基础-时间日期处理小结

目录 涉及对象 1. datetime 2. timestamp 3. time tuple 4. string 5. date datetime基本操作 1. 获取当前datetime 2. 获取当天date 3. 获取明天/前N天 4. 获取当天开始和结束时间(00:00:00 23:59:59) 5. 获取两个datetime的时间差 6. 获取本周/本月/上月最后...

2018-09-18 13:57:34

二、分类——分类预测的评价指标(附python代码)

目录 一、常用的分类算法的评价指标 1.混淆矩阵 2.评价指标 如何画ROC曲线? 一、常用的分类算法的评价指标 (1)Precision (2)Recall (3)F-score (4)Accuracy (5)ROC (6)AUC 1.混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具,主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别,每一列代表实例的...

2018-09-14 21:20:15

八、回归——XGBoost 与 Boosted Tree

作者:陈天奇,毕业于上海交通大学ACM班,现就读于华盛顿大学,从事大规模机器学习研究。 注解:truth4sex  编者按:本文是对开源xgboost库理论层面的介绍,在陈天奇原文《梯度提升法和Boosted Tree》的基础上,做了如下注解:1)章节划分;2)注解和参考链接(以蓝色和红色字体标注)。备注:图片可点击查看清晰版。 1. 前言 应 @龙星镖局  兄邀请写这篇文章。作为一个非常有...

2018-09-14 09:55:00

六、Sklearn-CrossValidation交叉验证

交叉验证概述 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型,对于监督学习而言,我们希望模型对于未知数据的泛化能力强,所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。 最先我们用训练准确度(用全部数据进行训练和测试)来衡量模型的表现,这种方法会导致模型过拟合;为了解决这一问题,我们将所有数据分成训练集和测试集两部分,我们用训练集进行模型训练,得到的模型再用测试集来衡量模型的...

2018-09-14 09:33:29

四、如何测试模型在真实数据上的表现

1.对照实验。在实验中设置对照组,为了与即将进行实验的组进行对比,减少实验中一些不确定因素的影响。 将数据分成两部分,实验组和对照组,检验实验组合对照组在统计意义上是否有明显差异 2.观察性实验。在实际研究中,研究者可能无办法去控制一些影响因素,例如: (1)随机对照实验违反伦理道德。 (2)研究者无法控制因素的发生与否。 (3)在实际应用中可能由于控制因素的成本太大,也可能会采取这种方...

2018-09-03 14:50:27

路由和视图函数基本概念

《FlaskWeb开发:基于python的Web应用开发应用》笔记一 一、路由和视图函数 1.什么叫路由?     客户端(例如Web浏览器)把请求发送给Web服务器,Web服务器再把请求发送给Flask程序实例。程序实例需要知道对每个URL请求运行哪些代码,所以保存了一个URL到python函数的映射关系。处理URL和函数之间关系的程序称为路由。       在Flask 程序中定义路由...

2018-08-12 16:27:38

三、机器学习算法的优点和缺点

数据人网 • 2018-06-01 23:37 • 人工智能 • 阅读 282   从Logistic回归开始,然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。奥卡姆的剃刀原理:使用最简单的算法,可以满足您的需求,并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。 根据我自己的经验,只有神经网络和梯度增强决策树(GBDT)正在工业中广泛使用。 我目睹Logistic回归...

2018-07-30 18:34:07

二、算法太多挑花眼?教你如何选择正确的机器学习算法

张乐 • 2018-07-05 09:09 • 人工智能 • 阅读 1543 机器学习算法虽多,却没有什么普适的解决方案。决策树、随机森林、朴素贝叶斯、深度网络等等等等,是不是有时候觉得挑花了眼呢?   作者 Rajat Harlalka 编译  Geek AI、张倩 本文转自机器之心 机器学习算法虽多,却没有什么普适的解决方案。决策树、随机森林、朴素贝叶斯、深度网络等等等等,是不...

2018-07-30 18:23:50

二、完美定价零件Deux - 减少销售额带来的更多收益

这是Jarrod Drysdale的客座文章- 一位网页设计师和引导程序员,他最近为他的电子书打破了五位数的销售额,该电子书教导了自助式设计原则和策略。他曾在创业公司,金融公司,电影制片厂和消费者品牌的代理商和自由职业者工作过。在这里,Jarrod分析了为什么他的价值定价策略以比上周发布的定价策略更少的销售额赚取更多的钱。 Sacha  上周在这个博客上写了他的定价策略,并分享他在48小时内获得...

2018-07-25 23:28:58

一、完美的定价如何让我在2天内获得1500个销量

        这是Sacha Greif的客座文章,   他是一位设计师和企业家,他最近出售了数千本自行出版的电子书,展示了  如何逐步设计用户界面。他曾与多家创业公司合作,也是Folyo的创始人,这项服务可以帮助公司找到经过审查的自由设计师。在这里,Sacha解释了他如何设定电子书的定价 - 这是其成功的关键一步。         我父亲最近责怪我买了面包店的便宜的、劣质的棕色面包。由于我们...

2018-07-25 23:20:06

一、聚类——机器学习:Mean Shift聚类算法

本文由ChardLau原创,转载请添加原文链接https://www.chardlau.com/mean-shift/ 今天的文章介绍如何利用Mean Shift算法的基本形式对数据进行聚类操作。而有关Mean Shift算法加入核函数计算漂移向量部分的内容将不在本文讲述范围内。实际上除了聚类,Mean Shift算法还能用于计算机视觉等场合,有关该算法的理论知识请参考这篇文章。 Mean S...

2018-07-24 14:59:09

十、假设检验

Edward Teller, the famous Hungarian-American physicist, once quoted: “A fact is a simple statement that everyone believes. It is innocent, unless found guilty. A hypothesis is a novel suggestion that...

2018-07-18 20:19:12

十、模型自变量选择方法

在本系列的最后一篇文章中,我们讨论了多元线性回归模型。费尔南多创建了一个模型,根据五个输入参数估算汽车价格。 费尔南多的确获得了一个比较好的模型,然而,费尔南多想要获得最好的输入变量集 本文将详细介绍模型选择方法 一、概念 模型选择方法的想法很直观。它回答了以下问题: 如何为最佳模型选择正确的输入变量? 如何定义最佳模型? 最优模型是使数据与评估指标的最佳值相匹配的模型。 ...

2018-07-18 19:51:22

九、机器学习一些基本概念

一、数据科学项目的各个阶段 1.定义业务问题       Albert Einstein once quoted “Everything should be made as simple as possible, but not simpler” 这句话是定义业务问题的关键。  需要开发和构建问题陈述。需要建立明确的成功标准。根据我的经验,业务团队忙于处理他们的操作任务。这并不意味着他们没...

2018-07-18 19:28:59

八、使用sklearn做单机特征工程

目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理   2.1 无量纲化     2.1.1 标准化     2.1.2 区间缩放法     2.1.3 标准化与归一化的区别   2.2 对定量特征二值化   2.3 对定性特征哑编码   2.4 缺失值计算   2.5 数据变换   2.6 回顾 3 特征选择   3.1 Filter     3.1.1 方差选择法     3.1.2 相关系数法  ...

2018-07-12 15:07:20

九、回归——XGBoost算法

  一、Xgboost模型参数          Xgboost模型有3种类型的参数:通用参数、辅助参数和任务参数。通用参数确定上升过程中上升模型类型,常用树或线性模型;辅助参数取决于所选的上升模型;任务参数定义学习任务和相应的学习目标。 Xgboost模型中,常用参数说明如下: (1)Xgboost:设置需要使用的上升模型。可选gbtree(树)或gblinear(线性函数),默认为gbt...

2018-06-21 10:40:36

七、基于机器学习方法对销售预测的研究

基于机器学习方法对销售预测的研究 在开始今天的分享之前,我首先跟大家简单的聊一下,刚刚过去的双十一,大家可能更关心的是双十一的折扣,什么商品打了什么折扣。但是对于天猫而言,他们可能更关心的是双十一当天的销售额是多少,因为知道销售额,他就能提前做一个准备,做到未雨绸缪。 作者:唐新春来源:大数据杂谈|2016-12-28 15:19  收藏   分享   很高兴“InfoQ”团队和“...

2018-06-19 16:59:39

Nicole_Liang

关注
  • 计算机硬件·网络设备/数据分析师
  • 中国 广东省 深圳市
奖章
  • 持之以恒