01 什么是用戶行為 目的：分析用戶購買行為用戶行為由最簡單的五個(gè)元素構(gòu)成：時(shí)間艇抠、地點(diǎn)、人物、交互钥勋、交互的內(nèi)容叶摄。 量化指標(biāo)：將分析框架中的問題形成可量化的指標(biāo)進(jìn)行衡量和評價(jià)如...
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數(shù)據(jù)分析師(運(yùn)營/增長)面試必備資料集合 -
主成分分析（PCA）教程（1）主成分分析（PCA）是現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析的主要方法之一拍摇，它被廣泛使用但其內(nèi)在機(jī)制仍不為太多人理解煤裙。這篇文章的主旨就是厘清并解釋其原理掩完。這篇教程不僅能幫助建立起對 PCA 原理的直覺...
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Scikit-learn 秘籍
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Scikit-Learn與TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南 | ApacheCN
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標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化 with Scikit-learn
1. 范數(shù)公式 L0 范數(shù)：所有非零元素個(gè)數(shù) L1 范數(shù)： L2 范數(shù)： Lp 范數(shù)： 2. 標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization） 對于一個(gè)數(shù)據(jù)集夺刑，如果其某些特征不服從正...
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Python中sorted方法與operator.itemgetter方法的共用
Python中的sorted函數(shù)和operator.itemgetter可以說經(jīng)常一起用，主要是處理一些復(fù)雜的排序問題的時(shí)候分别。 operator.itemgetter函數(shù) o...
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10行代碼實(shí)現(xiàn)kNN算法
使用 numpy 庫遍愿，只需 10 行簡單的代碼就能實(shí)現(xiàn) k 近鄰算法。 算法邏輯 對要分類的點(diǎn)（X）進(jìn)行下列運(yùn)算： 計(jì)算 X 與已知分類的所有點(diǎn)的距離（歐氏距離）耘斩； 距離按照...
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數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程初步
Intro 使用鳶尾花數(shù)據(jù)集： 其中features是特征矩陣沼填，labels是真實(shí)分類。 1. 預(yù)處理（preprocessing） 1.1 預(yù)處理的目的 數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的在...
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不只是線性回歸（2）：多重共線性與正則化Intro 線性回歸（Linear Regression）是機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方式括授，但為了提升其性能坞笙，人們發(fā)明了無數(shù)優(yōu)化方式岩饼。這個(gè)“不只是線性回歸”系列就是為了記錄我在日常的學(xué)習(xí)...
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不只是線性回歸（1）：穩(wěn)健回歸Intro 線性回歸（Linear Regression）是機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方式，但為了提升其性能薛夜，人們發(fā)明了無數(shù)優(yōu)化方式籍茧。這個(gè)“不只是線性回歸”系列就是為了記錄我在日常的學(xué)習(xí)...
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最大似然估計(jì)、最大后驗(yàn)概率與貝葉斯估計(jì)Intro 眾所周知梯澜，機(jī)器學(xué)習(xí)的過程一般分兩個(gè)要點(diǎn)寞冯，第一是“模型”，第二是“優(yōu)化”晚伙∷绷洌“模型”這一點(diǎn)很好理解，就是要找到適合用于解決手頭上預(yù)測問題的模型咆疗。機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程的核心...
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互聯(lián)網(wǎng)金融用戶增長數(shù)據(jù)模型Intro 最近很集中地系統(tǒng)梳理了互金理財(cái)行業(yè)在用戶增長（Growth）方面的 methodology 與 practice漓帚，嘗試以文章的形式予以框架性地總結(jié)，也算是給自己這...
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梯度提升決策樹 - GBDTIntro 最近因?yàn)榇蛩銋⒓右恍〤TR預(yù)估的競賽午磁，對一些常見的CTR競賽所用模型做了些學(xué)習(xí)胰默，本文主要記錄一下對GBDT的學(xué)習(xí)收獲。 學(xué)過機(jī)器學(xué)習(xí)的人肯定對決策樹（Decisi...
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歡迎來到@產(chǎn)品專題，本專題匯集了30多萬的小伙伴喧半，每天有100篇優(yōu)質(zhì)文章的投稿奴迅，更有優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品社群。 @產(chǎn)品專題主要收錄的是：產(chǎn)品挺据、設(shè)計(jì)取具、技術(shù)、運(yùn)營扁耐、體驗(yàn)暇检、文檔、工具婉称、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)块仆、項(xiàng)目總結(jié)等類型的優(yōu)質(zhì)文章。 專題投稿須知 1王暗、所投稿的文章必須是原創(chuàng)作品悔据，具有一定的可讀性。 2俗壹、① App科汗、軟件推薦／評測類建議轉(zhuǎn)投工具癖 ? ? ? ② 營銷、文案類建議轉(zhuǎn)投廣告圈 ? ? ? ③ 職場成長類建議轉(zhuǎn)投上班這點(diǎn)事兒 3绷雏、文章內(nèi)不得有任何推廣信息头滔。包括但不限于公眾號怖亭、微博、微信坤检、豆瓣兴猩、QQ個(gè)人資料；不必要的外鏈缀蹄；文章圖片有微信水印峭跳、或者網(wǎng)站水印有推廣嫌疑的。 4缺前、本專題拒絕任何形式的全文轉(zhuǎn)載內(nèi)容蛀醉。 專題投稿指南： http://www.reibang.com/p/8bb3bcd951ce 專題主編：文俊粥 http://www.reibang.com/u/0df55b412537 可添加主編微信：vk201205（文俊，備注：簡書產(chǎn)品加群）
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如果你是程序員账嚎，或者有一顆喜歡寫程序的心，喜歡分享技術(shù)干貨儡蔓、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)郭蕉、程序員日常囧事等等，歡迎投稿《程序員》專題喂江。 專題主編：小彤花園 http://www.reibang.com/users/4a4eb4feee62/ 【程序員】專題拒稿指北：http://www.reibang.com/p/7c8b33b5f63b 投稿須知： 1.收錄相關(guān)技術(shù)文章召锈，但不限于技術(shù)，也可以是項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)類的文章和程序員日常获询。 2.文章內(nèi)不得有任何推廣信息涨岁。包括但不限于公眾號、微博筐付、微信卵惦，更不得在通過投稿后再修改文章加入推廣信息。你可以將這些推廣以及個(gè)人信息放在個(gè)人主頁介紹里瓦戚。 3.字?jǐn)?shù)極少，段落混亂丛塌，大段代碼沒有放到代碼框的文章不收錄 4.不相關(guān)的內(nèi)容不收錄较解，請確認(rèn)文章內(nèi)容和本專題相關(guān) 目前針對優(yōu)質(zhì)作者及愛好者畜疾，開設(shè)了官方程序員微信群，希望加入請發(fā)簡信給主編小彤花園索取個(gè)人微信印衔，主編會將你加入到【程序員】微信群啡捶，分享內(nèi)容，收獲知識奸焙。添加微信時(shí)備注昵稱瞎暑。
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自然科普專題收錄與推薦標(biāo)準(zhǔn)請參考: http://www.reibang.com/p/e38bf5116797 如因?yàn)橐恍┛筛膭?dòng)的問題被拒稿寒跳，請?jiān)谛薷暮蠛喰怕?lián)系主編：刷牙喝涼白開聘萨，主編審核后將收錄符合要求的文章；如在了解收錄標(biāo)準(zhǔn)后仍對拒稿有異議童太，也可簡信聯(lián)系主編米辐。 《自然科普月刊》將恢復(fù)發(fā)刊，歡迎大家踴躍投稿书释，投稿可發(fā)鏈接給主編翘贮。 專題長期招募副編。副編招募信息見下： http://www.reibang.com/p/9d116265ccc1
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誠招管理員芍耘！聯(lián)系我~ 本專題專注于大數(shù)據(jù)技術(shù)址遇，包括但不限于：分布式系統(tǒng)，hadoop斋竞，spark倔约，storm，mesos坝初，hbase浸剩，zookeeper。鳄袍。绢要。 Tips:如果是自己學(xué)習(xí)這些技術(shù)，通過社區(qū)學(xué)習(xí)是一個(gè)不錯(cuò)的方式畦木。 JIRA:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK/?selectedTab=com.atlassian.jira.jira-projects-plugin:summary-panel
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收集與互聯(lián)網(wǎng)十籍、大數(shù)據(jù)相關(guān)的學(xué)習(xí)資料蛆封、文章，包括各種編程技巧勾栗，統(tǒng)計(jì)分析知識等等惨篱。
