注：這里的CF=collaborativefiltering而這兩種類型的協同過濾都是要基于用戶行為來進行。而除了協同過濾之外，還有基于內容的推薦、基于知識的推薦、混合推薦等方式。物以類聚，人以群分。這句話很好地解釋了協同過濾這種方法的思想。亞馬遜網站上對圖書的推薦-基于Item-CF前一陣參加pmcaff的人工智能產品經理的活動，主講人香港中文大學的湯曉鷗教授（目前人工智能視覺方面的前列**）說，目前機器視覺領域可以通過社交網絡照片或者個人相冊中的圖片的學習，可以做到預測個人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機器預測個人特征的判斷因素。這也是利用了“人以群分"的常識，只是加上了高大上的機器視覺技術而已。機器學習與個性化推薦的關系什么是機器學習？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機器學習是人工智能領域中與算法相關的一個子域，它允許計算機不斷地進行學習。大多數情況下，這相當于將一組數據傳遞給算法，并由算法推斷出與這些數據的屬性相關的信息－借助這些信息，算法就能夠預測出未來有可能出現的其他數據。這種預測是完全有可能的，因為幾乎所有非隨機數據中，都會包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。易用：只需簡單幾步拖拽和點擊，即可獲得高質量的分析結果！智能數據挖掘收費

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    也就是模型MAE**低時的Lambda取值，此時非零系數的變量個數*為12個，相比之**7個關鍵詞特征數據已經大幅度地縮減。通過查看coefficients參數可以得到模型的Intercept為5479632，所選取的關鍵詞變量及其所對應的參數估計如表1所示。至此，本文首先進行關鍵詞的選取及拓展，然后將傳統相關性分析與基于LASSO的特征選擇相結合應用于搜索數據關鍵詞選取，**終選出針對“大眾”品牌汽車的12個網絡搜索數據關鍵特征。使用同樣的方法，篩選得出“本田”及“奧迪”品牌汽車對應的網絡搜索數據關鍵特征分別為12個和13個。2實驗分析與討論通過LASSO算法的應用有效地解決了解釋變量多重共線性的問題，同時在特征選擇的過程中也得到了LASSO線性回歸模型參數估計，但是該模型及現有研究大都使用基于**小二乘法的線性回歸模型，都無法解決異方差性及解釋變量與被解釋變量非線性關系的問題，這就會增加系數估計值的方差，結果造成系數估計值不穩定，對異常值非常敏感，繼而會嚴重影響回歸線，**終影響預測值的準確度［14］。所以本文又選取了兩種非線性的機器學習算法建立模型并進行詳細的對比分析。本文選取2011年1月~2016年12月的數據作為訓練集，將2017年12個月的數據作為測試集。強大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復雜的設置，小白級操作。

在構建手機銀行的功能集時，我們需要采用對象視角。例如，在手機銀行的營銷響應模型中，手機銀行的特征應該反映對象的成本收益變量。比如年齡反映了使用手機銀行和去實體渠道的成本。當建模者意識到標簽是主觀的，他會對標簽的選擇更加慎重；只有認識到進入模具的特征來自于對象，才能從對象的角度更高效地構建特征集。首先我們來總結一下機器學習和數據挖掘的定義：數據挖掘是指通過算法從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中尋找隱藏信息的過程。換句話說，數據挖掘試圖從海量數據中找到有用的信息。基于RFM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創造利益的能力。自媒體數據挖掘怎么樣

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