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案例分析一kaggle房價預(yù)測
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案例分析二——探索用戶行為模式（淘寶數(shù)據(jù)）1 PV和 UV分析 2消費行為分析 3日人均消費次數(shù) 4付費率和復(fù)購率 5漏斗流失分析和 RFM模型分析
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案例分析三——UK Retailer 購物行為分析（RFM模型）1 項目背景 （1）數(shù)據(jù) Kaggle數(shù)據(jù)源。英國零售商的實際交易數(shù)據(jù)，包含了2010年12月1日至2011年12月9日在英國注冊的非實體網(wǎng)上零...
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天池學習賽-NLP新聞文本分類（1/6）-賽題理解
NLP新聞文本分類 賽題地址賽提數(shù)據(jù) 1、賽題背景 賽題以自然語言處理為背景，要求選手對新聞文本進行分類，這是一個典型的字符識別問題。 2、賽題...
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天池學習賽-NLP新聞文本分類（2/6）-數(shù)據(jù)分析1 賽題理解 2 數(shù)據(jù)分析 文本的字符長度分析-- 每條新聞的字符數(shù)的描述性統(tǒng)計分析-- 每條新聞的字符數(shù)的可視化分析（三種繪圖方法的的直方圖）...
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天池學習賽-NLP新聞文本分類（3/6）-詞向量+機器學習模型
1 賽題理解 2 數(shù)據(jù)分析 3 詞向量+機器學習模型 詞向量：是文本表示成計算機能都計算的數(shù)字或向量的一般方法。將不定長文本轉(zhuǎn)換到定長空間，是文...
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天池學習賽-NLP新聞文本分類（4/6）-fasttext模型1 賽題理解 2 數(shù)據(jù)分析 3 詞向量+機器學習模型 4 Fasttext 安裝：Fasttext安裝教程 ，python的第三方庫 ，安裝到虛...
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天池學習賽-NLP新聞文本分類（5/6）-Word2Vec+TextCNN模型1 賽題理解 2 數(shù)據(jù)分析 3 詞向量+機器學習模型 4 Fasttext 5 Word2Vec+TextCNN模型 這是一份還沒完成的作品。后...
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天池學習賽-NLP新聞文本分類（6/6）-bert
1 賽題理解 2 數(shù)據(jù)分析 3 詞向量+機器學習模型 4 Fasttext 5 Word2Vec+TextCNN模型 6 bert 正文文章這篇...
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