代码和ppt: https://github.com/Iallen520/lhy_DL_Hw 遇到的一些细节问题: 1. X_train文件不带后缀名csv,所以不是规范的csv文件,不能直接用pd.read_csv,否则发现第一行名有错误,所以用原始的方法去处理 2. 记着拆分train和test,是有必要的. 3. 数据类型转换,第一次是numpy array的转换,从str转到float,第二次是pytorch数据初始化时,注意:预测问题的y是用的二维数据,float类型. 但是分类问题,

https://www.leiphone.com/news/201803/fPnpTdrkvUHf7uAj.html 雷锋网 AI 研习社消息,Kaggle 上 Corporación Favorita 主办的商品销量预测比赛于两个月前落下帷幕,此次比赛的奖金池共计三万美元,吸引到 1675 支队伍参赛. 近日,Private Leaderboard 上的亚军 SoLucky 团队在 arxiv 上发表了一篇论文,阐述了其获胜方案,雷锋网 AI 研习社对论文内容进行编译整理如下: 作者参加了在

w 目前我们没有自己的平台 第三方平台又不会给任何我们想要的数据   没有用户的注册信息 全天候的行为信息   用户画像没法做    针对我们业务的bi做的思路是什么呢   数据中心怎么做销量预测呢  没有购买者个体的微观的行为历史记录预测 怎么做总体的宏观的销量预测呢?  实体的商超像 沃尔玛 家乐福 华润万家 他们是怎么玩的呢

写在前面: 这段时间一直都在看一些机器学习方面的内容,其中又花了不少时间在推荐系统这块,然后自己做了一套简单的推荐系统,但是跑下来的结果总觉得有些差强人意,我在离线实验中得到Precision,Recall一般都只有15%左右,比起通常的机器学习算法动不动就90%以上的指标,这个我觉得显然是太低了,我觉得可能有如下理由导致的: 数据不完整,目前能拿到的数据也就是ERP里面的交易数据和各种主数据,但是在我看来,交易数据的权重在各种其他类型的数据中应该是最重要的,至少也是排在前列的,可能也是我的一厢

预处理实验数据 读取数据 下载数据 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1n_FtZjAswWR9rfuI6GtDhA 提取码:y4fb #导入需要使用的库 import numpy as np import pandas as pd #读取csv文件的库 import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim #

语言:c++ 环境:windows 训练内容:根据从steam中爬取的数据经过文本分析制作的向量以及标签 使用相关:无 解释: 就是一个BP神经网络,借鉴参考了一些博客的解释和代码,具体哪些忘了,给出其中一个: http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073 代码: #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include

语言:python 环境:ubuntu 爬取内容:steam游戏标签,评论,以及在 steamspy 爬取对应游戏的销量 使用相关:urllib,lxml,selenium,chrome 解释: 流程图如下 1.首先通过 steam 商店搜索页面的链接,打开 steam 搜索页面,然后用如下正则表达式来得到前100个左右的游戏的商店页面链接. reg = r'<a href="(http://store.steampowered.com/app/.+?)"' 2.对于得到的每个商

用散点图来看下sales销量与哪一维度更相关. 和目标销量的关系的话,那么这就是多元线性回归问题了. 上面把所有的200个数据集都用来训练了,现在把数据集拆分一下,分成训练集合测试集,再进行训练. 可参考带代码中的点: """参考网友代码:""" # coding: utf-8 import os, sys from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt import p

理论以前写过:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/11306545.html,这里根据天气.是否周末.有无促销的情况,来预测销量情况. function [ matrix,attributes ] = bp_preprocess( inputfile ) %% BP神经网络算法数据预处理,把字符串转换为0,1编码 % inputfile: 输入数据文件: % output: 转换后的0,1矩阵: % attributes: 属性和Label: %% 读取数据

1 背景 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级.京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新. 1.1   京东的供应链 京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准.高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节. 个

摘要: 我们经常思考机器学习,深度学习,以至于人工智能给我们带来什么?在数据相对充足,足够真实的情况下,好的学习模型可以发现事件本身的内在规则,内在联系.我们去除冗余的信息,可以通过最少的特征构建最简单.误差最小的模型,以此将学习到的规则,逻辑应用到具体的场景中,帮助我们可以快速准确的处理某些繁琐重复的工作. 模型训练与在线预测服务.推荐算法四部曲.机器学习PAI实战.更多精彩,尽在开发者分会场 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之商品价格预测 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之你

不用相当的独立功夫,不论在哪个严重的问题上都不能找出真理:谁怕用功夫,谁就无法找到真理. —— 列宁 本文主要介绍损失函数.优化器.反向传播.链式求导法则.激活函数.批归一化. 1 经典损失函数 1.1交叉熵损失函数——分类 (1)熵(Entropy) 变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.log以2为底! H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(2,p(xi)) (i=1,2,..n) (2)交叉熵(Cr

版本号:V0.9 阅读须知 每个专业方向对应一个课程表格 课程表格里的课程排列顺序即为本培养方案推荐的学习顺序 诚挚欢迎为本培养方案贡献课程,有意向的同学请联系Datawhale开源项目管理委员会 本培养方案持续修订更新中,获取最新版请关注微信公众号:Datawhale,回复"培养方案" 数据分析 课程类型 课程性质 课程名 课程资料 必修 Python基础 聪明办法学Python 文字教程:https://github.com/datawhalechina/learn-python-

Grupo Bimbo Inventory Demand kaggle比赛解决方案集合 Grupo Bimbo Inventory Demand 在这个比赛中,我们需要预测某个产品在某个销售点每周的需求量.数据包含墨西哥9周的销售数据.每周,货运车辆把产品发往销售点,每笔交易包含销售量和退货量,其中退货量主要由未销售出的和过期的产品组成.每个产品的需求量是指该商品这周的销售量减去下周的退货量. 几点注意: 测试数据中可能包含训练数据中不存在的商品.这在实际的生活中是十分常见的.所以模型必须很好的

在做很多与时间序列有关的预测时,比如股票预测,餐厅菜品销量预测时常常会用到时间序列算法,之前在学习这方面的知识时发现这方面的知识讲解不多,所以自己对时间序列算法中的常用概念和模型进行梳理总结(但是为了内容的正确性有些内容我通过截图来记录吧),希望能有所帮助^.^ 一.时间序列的预处理 在拿到基于时间的观测值序列后,需要首先进行两步预处理,一个是纯随机性检验,另一个是平稳性检验,然后根据这两步的检验结果再采取相应的时间序列模型进行分析. 简单来讲平稳序列就是指均值和方差不发生明显变化 注:时序图检

---恢复内容开始--- Python学习计划   https://edu.csdn.net/topic/python2?utm_source=blog4   匠人之心,成就真正Python全栈工程师 基础学习+课堂案例+项目提升+项目实战     1Python基础(第 1 周-第 2 周) 课程目标 让学员熟练掌握 Python 语法基础. 流程控制.循环结构.函数以及面向对像等知识. 为后续课程的学习打下坚实的基础. 作业/案例 九九乘法表递归遍历目录自动提款机系统学生管理系统2048 小

学习框架 01-人工智能概述 机器学习.人工智能与深度学习的关系 达特茅斯会议-人工智能的起点 机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来(人工神经网络) 从图上可以看出,人工智能最开始是用于实现人机对弈,到后面的开始处理垃圾邮件过滤[机器学习,机器去模仿人工神经网络],到最后的图片识别效果显著[深度神经网络,在图像识别中取得好的成绩],也就是人工智能发展的3个历程. 机器学习.深度学习的应用 传统预测: 店铺销量预测,移动用户流量消费预测,图像识别: 人脸识别.无人驾

目录 第1章 深度学习简介 第2章 TensorFlow环境搭建 第3章 TensorFlow入门 第4章 深层神经网络   第1章 深度学习简介 对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情.在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入. 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征.并使用这些组合特征解决问题.深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联,还能自动从简单特征

本篇文章内容来自2016年TOP100summit 京东WMS产品负责人李亚曼的案例分享. 编辑:Cynthia 李亚曼:京东 WMS产品负责人.从事电商物流行业近10年,有丰富的物流行业经验,独立打造过3PL的快递系统.配送系统,入职京东3年来,成功打造了创新产品“移动商店,使京东物流实现了又一次突破,实现了1小时送达,并同时打造了现场售卖的电商新模式. 一.引言 京东拥有中国电商领域规模最大的物流基础设施:7大物流中心,254个大型仓库,550万平方米仓库占地面积,2646个区县覆盖,678

Kaggle是由联合创始人.首席执行官安东尼·高德布卢姆(Anthony Goldbloom)2010年在墨尔本创立的,主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台.[课程内容] 机器学习算法.工具与流程概述 经济金融领域的应用 排序与CTR预估 自然语言处理类问题 能源预测与分配问题 走起-深度学习 推荐与销量预测相关问题 金融风控问题

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh