算法模型認(rèn)知

主講教師：馮憲偉江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院商務(wù)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)算法模型認(rèn)知算法模型的作用算法模型的分類典型的算法模型與應(yīng)用場(chǎng)景010203基于真實(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，我們可以通過(guò)查看業(yè)務(wù)指標(biāo)，去建立業(yè)務(wù)分析模型，找到解決問(wèn)題的辦法。但是在解決問(wèn)題的過(guò)程中，我們可能會(huì)面臨沒(méi)有真實(shí)產(chǎn)生過(guò)的數(shù)據(jù)。比如新用戶會(huì)買(mǎi)多少東西？這個(gè)商品大促期間會(huì)有多少銷(xiāo)量？這個(gè)用戶會(huì)流失嗎？用戶評(píng)論里面用到最多的關(guān)鍵詞是什么？這些問(wèn)題，由于數(shù)據(jù)都沒(méi)有產(chǎn)生，無(wú)法直接通過(guò)分析數(shù)據(jù)獲得信息。這里就需要通過(guò)算法模型去預(yù)測(cè)了。所謂的算法，就是解決問(wèn)題的步驟和路徑。在一代一代計(jì)算機(jī)科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家的努力下，針對(duì)特定問(wèn)題的解決，行業(yè)里面已經(jīng)形成了推薦的一套步驟和路徑，這些就是算法模型。算法模型的作用我們可能會(huì)面臨沒(méi)有真實(shí)產(chǎn)生過(guò)的數(shù)據(jù)，無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)分析回答類似下面的問(wèn)題：新用戶會(huì)買(mǎi)多少東西？這個(gè)商品大促期間會(huì)有多少銷(xiāo)量？這個(gè)用戶會(huì)流失嗎？用戶評(píng)論里面用到最多的關(guān)鍵詞是什么？

算法模型推測(cè)輸入數(shù)據(jù)被稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且有已知的結(jié)果或被標(biāo)記。比如說(shuō)一封郵件是否是垃圾郵件，或者說(shuō)一段時(shí)間內(nèi)的股價(jià)。模型做出預(yù)測(cè)，如果錯(cuò)了就會(huì)被修正，這個(gè)過(guò)程一直持續(xù)到對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)它能夠達(dá)到一定的正確標(biāo)準(zhǔn)。問(wèn)題例子包括分類和回歸問(wèn)題，算法例子包括邏輯回歸和反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)沒(méi)有被標(biāo)記，也沒(méi)有確定的結(jié)果（沒(méi)有目標(biāo)屬性）。模型對(duì)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和數(shù)值進(jìn)行歸納。問(wèn)題例子包括Associationrulelearning和聚類問(wèn)題，算法例子包括Apriori算法和K-均值算法（關(guān)聯(lián)挖掘分析和聚類分析）算法模型的分類

算法模型的分類

監(jiān)督學(xué)習(xí)回歸需要完成數(shù)值的預(yù)測(cè)任務(wù)，比如預(yù)測(cè)人的年齡，商品的銷(xiāo)量和訪問(wèn)的人數(shù)分類需要完成類別的預(yù)測(cè)任務(wù)，比如預(yù)測(cè)人的性別，客戶是否流失和是否有腫瘤無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類把樣本數(shù)據(jù)按照黑盒邏輯分成設(shè)定的幾組，每一組的數(shù)據(jù)樣本之間的相似度遠(yuǎn)大于組和組之間的數(shù)據(jù)樣本相似度關(guān)聯(lián)尋找同時(shí)出現(xiàn)的模式，比如找到在客戶下單的時(shí)候，哪幾件商品是同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的。或著找到哪兩個(gè)網(wǎng)站是用戶名會(huì)在一天內(nèi)同時(shí)訪問(wèn)的通過(guò)把用戶聚類到特定組別，尋找同一組中用戶的近似特征我們的新商品是屬于體育用品商品的，由于在上圖沒(méi)有直接顯示體育用品分這個(gè)維度，我們需要計(jì)算一下。從上面三組計(jì)算一下每組的體育用品類商品購(gòu)買(mǎi)平均分：第一組（紅色點(diǎn)）：0.635；第二組（綠色星型）：0.596；第三組（藍(lán)色十字）：0.164.所以第一組的用戶是在體用商品這個(gè)品類里面購(gòu)買(mǎi)平均分最高的，在引入新商品的時(shí)候，我們首先給這組用戶曝光。典型的算法模型與應(yīng)用場(chǎng)景典型的算法模型與應(yīng)用場(chǎng)景訂單購(gòu)買(mǎi)商品集合T1ABCET2BCET3ACDT4ABCET5BCET6ABCET7BCET8ACDT9ABCET10BCE通過(guò)關(guān)聯(lián)算法，尋找同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的商品組合如果商品A是我們的新商品，跟它配備商品B，商品C和商品E的組合是個(gè)好主意。在早期的電商平臺(tái)，當(dāng)推進(jìn)系統(tǒng)做的還不是那么完善的時(shí)候，同時(shí)商品數(shù)量較少的時(shí)