用户流失分析中的关键技术
来源:互联网 发布:linux root 查看密码 编辑:程序博客网 时间:2024/05/09 19:41
用户流失分析中的关键技术
机器学习:
对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。
按学习方式不同分类:
监督学习:学习样本中有结果标记
无监督学习:学习样本中无结果标记
分类模型:决策树
是一种归纳分类算法,结果为树结构。每个非叶节点均为对一个属性的测试,输出结果为离散值,每个分支对应一个不同的离散值。决策树就像是在回答一系列问题,不同的问题答案将导向不同的分支,最终得到一个分类结果。
如何构建决策树
准备工做
信息熵
信息增益
特征选择
决策树总结
集成学习
##### bagging
实际上达不到这个效果,因为模型与模型之间不是相互独立的。
boosting
#### 随机森林
Smart Bagging:随机又放回的选取数据(行),随机选取特征(列)。
特征工程
模型评估:解释/泛化
机器学习流程
阅读全文
0 0
- 用户流失分析中的关键技术
- 网站的活跃用户与流失用户见解分析
- 预防用户流失哪家强?Testin崩溃分析秒杀Flurry
- 腾讯CDC:四步帮你分析用户流失原因
- Dataquest用户流失预测
- 哈希表在电信公用电话客户流失分析中的应用
- 用户为何流失--流失用户研究方法及流程
- 用户流失原因调研四步经
- 用户流失原因调研四步经
- 用户流失原因调研四步经
- App用户流失的真相
- 如何召回流失的用户?
- 网站页面大小和打开时间对于用户流失的分析
- 网站的活跃用户与流失用户
- 网站的活跃用户与流失用户
- Internet视频传输中的关键技术分析 [转载](funy)
- 用户流失流程--存储过程实现
- 腾讯CDC:用户流失原因调研四步经
- python 模块大全
- 2017 ACM Amman Collegiate Programming Contest-补题-H
- 学了C编码实践之后,我个人在代码层面对软件工程的理解
- 求出0~999之间的所有“水仙花数”并输出
- c++ primer 笔记,第八(IO库)、九章(顺序容器)
- 用户流失分析中的关键技术
- CardView的属性详解
- 图的基本操作(基于邻接表):图的构造,深搜(DFS),广搜(BFS)
- C语言 2
- 关于学习红黑树的一些小收获与总结
- Python 练习实例5
- php抓取https网址出现错误的解决方法
- Toolbar状态栏的配置
- 老板的两分钱