R语言编写决策树（rpart）CART ID3算法
决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看做对“当前样本属于正常吗？”这个问题的‘决策’或者‘判定’过程。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。
常用的决策树算法：
ID3 以信息增益作为分类标准
CART...
浅析各种机器学习算法原理及应用场景
写给懒得看的人：没有最好的分类器，只有最合适的分类器。
随机森林平均来说最强，但也只在9.9%的数据集上拿到了第一，优点是鲜有短板。
SVM的平均水平紧随其后，在10.7%的数据集上拿到第一。
神经网络（13.2%）和boosting（~9%）表现不错。
数据维度越高，随机森林就比AdaBoost强越多，但是整体不及SVM。
数据量越大，神经网络就越强。
近邻 (Nearest...
R语言-BP和RBF神经网络构建电信客户流失预测模型
背景：
业务部门获取了公司最近一个月电信客户信息(通讯信息、个人信息),想通过数据部门建模预测用户未来是否流失数据源：teleco.csv样本量：1000
观察指标
建模方法： BP 神经网络/RBF 神经网络指标评估：ROC 曲线 --用来描述模型分辨能力，对角线以上的图形越高越好
建模结论
A. 通过 RBF 神经网络构建的模型为 model
B. 通过 BP...
机器学习：一文读懂什么是机器学习
最近有很多刚入门机器学习的童鞋问了我两个问题：
（1）现在转行机器学习是否还来得及；
（2）怎么自学机器学习。我的回答是先看吴恩达《机器学习》公开课视频再看自己是否喜欢这个领域。
本文对机器学习做个概要的介绍。目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，对机器学习有一个整体的框架，并且上手相关的实践。
在进入正题前，我想读者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢？
我并不直接回答这个问题前。相反，我想请大家看两张图，下图是图一：
图1...
零售业的数据挖掘问题！超长2万字干货，值得收藏！ 张夏天 数据分析
引言
本文内容包括零售业中的多个常见问题，如响应建模、推荐系统、需求预测、价格差异、促销活动规划、类目管理、财务影响等。
其中涉及的资源分配优化问题、个性化推荐、定向广告等业务问题，超长2万字干货，完整版阅读大约需要两个半小时，TalkingData移动观象台强烈建议先收藏分享！
零售是数据科学和数据挖掘重要的商业应用领域之一。零售领域有着丰富的数据和大量的优化问题，如优化价格、折扣、推荐、以及库存水平等可以用数据分析优化的问题。
全渠道零售，即在所有线上和线下渠道整合营销、客户关系管理，以及库存管理的崛起产生了大量的关联数据，大大增强了数据驱动型决策的重要性和能力。
尽管已经有...
浅谈零售行业的数据挖掘
对于沃尔玛、华润万家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客户通过会员卡进行购买，不断积累了很多销售数据，如何利用这些数据，从数据中挖掘金矿，很值得每个商家去思考。尽管目前零售商有不少的IT系统去支撑企业常规的分析（如销售量、销售额、热销SKU等），但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的价值，仅仅从经营分析的角度来满足了常规分析工作。
本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升生意，让数据真正地去指导企业经营，最大限度地发挥数据提供商业决策的作用。
第一、开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据，更有利于开展数据挖掘的工作，同时也有利于培养客户忠诚度。
在实施...
数据小匠 
大数据架构师，专注大数据架构，数据分析和挖掘
36文章
7分类
2评论
1图库
2024-05-06
2024-05-06
2008-02-19
2024-05-06
2024-05-06