维克多阿涛
2023-02-02 阅读量: 70
机器学习挖掘类标签
该类标签通过机器学习挖掘产生,用于对用户的某些属性或某些行为进行预测判断。例如,根据一个用户的行为习惯判断该用户是男性还是女性、根据一个用户的消费习惯判断其对某商品的偏好程度。 该类标签需要通过算法挖掘产生。 在项目工程实践中,一般统计类和规则类的标签即可以满足应用需求,在开发中占有较大比例。机器学习挖掘类标签多用于预测场景,如判断用户性别、用户购买商品偏好、用户流失意向等。一般地,机器学习标签开发周期较长,开发成本较高,因此其开发所占比例较小
人工智能 | 深度学习 | GPT-4文心一言 | 机器学习 | ChatGPT近日,随着ChatGPT-4和百度的文心一言的出台,人工智能技术得到迅猛发展。人工智能(AI)是一种模拟人类智能的技术,它可以通过学习和自我改进来执行各种任务。ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人,它可以与人类进行自然语言交互,回答问题和提供信息。人工智能是通过模拟人类大脑的方式来工作的。它使用算法和数据来学习和自
在面对大量数据时,可以采用以下方法来推导出因子的决定性变量:相关性分析: 对每个变量与因子之间的相关系数进行计算,找出与因子相关系数最高的变量,此变量很可能就是决定性变量。主成分分析: 通过主成分分析将大量变量降维,找出对因子影响最大的主成分,从而确定决定性变量。回归分析: 对因子和各个变量之间进行回归分析,找出对因子影响最大的变量,从而确定决定性变量。统计显著性检验: 通过对各个变量与因子之间的
东数西算 | 超算平台 | 冷板式液冷深度学习 | 数据中心 | 高性能计算在“双碳”目标和“东数西算”工程的推动下,液冷、深度学习、高性能计算、多样化计算等技术前景广阔。数据中心、超算平台基础设施可按照不同的冷却方法进行划分风冷数据中心基础设施和液冷数据中心基础设施。数据中心散热技术领域不断创新。目前,液冷技术以其稳定性高、散热效率高等优势逐渐显现出优势。在“碳达峰”和“碳中和”目标的背景下,液
解决数据倾斜问题的方案方案一:过滤掉倾斜数据 当少量key重复次数特别多,如果这种key不是业务需要的key, 可以直接过滤掉。方案二:引入随机数 数据按照类型group by时,会将相同的key所需的数据拉取到一 个节点进行聚合,而当某组数据量过大时,会出现其他组已经计算完 成而当前任务未完成的情况。可以考虑加入随机数,将原来的一组key 强制拆分为多组进行聚合。