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大数据挖掘
案例实战
案例:生活大实惠:O2O优惠劵使用预测
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全部
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全部任务
全部任务
1 背景与目标
2.1线下训练集数据介绍
2.2线上训练集数据介绍
2.3测试数据介绍
2.4项目流程介绍
3.1构建正样本
3.2构建负样本
3.3构建样本标签
4.1特征构建介绍
4.2处理Discount_ra...
4.3特征1-折扣率
4.4特征2-商户与用户之间的距...
5.1建模前数据准备
5.2初级模型构建
5.3ROC曲线与AUC值
5.4模型性能评估
5.5训练函数封装
6.1特征3-优惠券流行度
6.2特征4-用户在商家中的消费...
6.3如何进行特征拼接
6.4拼接训练集的特征3&4
6.5拼接测试及的特征3&4
7.1模型训练
7.2预测
7.3代码整理
7.4结果提交
5.6模型预测
5.7预测函数封装
课程配套数据、代码及PPT
1 背景与目标
2.1线下训练集数据介绍
2.2线上训练集数据介绍
2.3测试数据介绍
2.4项目流程介绍
3.1构建正样本
3.2构建负样本
3.3构建样本标签
4.1特征构建介绍
4.2处理Discount_ra...
4.3特征1-折扣率
4.4特征2-商户与用户之间的距...
5.1建模前数据准备
5.2初级模型构建
5.3ROC曲线与AUC值
5.4模型性能评估
5.5训练函数封装
5.6模型预测
5.7预测函数封装
6.1特征3-优惠券流行度
6.2特征4-用户在商家中的消费...
6.3如何进行特征拼接
6.4拼接训练集的特征3&4
6.5拼接测试及的特征3&4
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授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
课程特色
视频(28)
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张老师
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