机器学习-众包任务定价优化方案完整的代码和数据资源

上传者: qq475225253 | 上传时间: 2024-06-23 17:58:21 | 文件大小: 1.04MB | 文件类型: ZIP
对于众包任务根据已执行的任务信息,进行重新定价优化。首先用线性回归分析,发现线性回归解决不了该问题,转而使用神经网络进行回归分析,回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型,去预测那些原本未完成并修正单价后,他们中可能完成的任务数。结果发现,经过优化定价后,未完成的任务可能完成数会增加53个,而未完成任务的总体金额优化前后却省了42

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[{"title":"( 15 个子文件 1.04MB ) 机器学习-众包任务定价优化方案完整的代码和数据资源","children":[{"title":"第8章 众包任务定价优化方案","children":[{"title":"fun.py <span style='color:#111;'> 212B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"8.4.3(2).py <span style='color:#111;'> 1.17KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"f.html <span style='color:#111;'> 1.21MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"图8-1.docx <span style='color:#111;'> 14.06KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"附件二:会员信息数据.xlsx <span style='color:#111;'> 111.22KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"地图.png <span style='color:#111;'> 733.20KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"8.4.3(3).py <span style='color:#111;'> 1.54KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"8.5~8.6.py <span style='color:#111;'> 2.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"~$附件二:会员信息数据.xlsx <span style='color:#111;'> 165B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"8.3.2.py <span style='color:#111;'> 1019B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Z.npy <span style='color:#111;'> 84.93KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"附件一:已结束项目任务数据.xls <span style='color:#111;'> 109.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"附件三:新项目任务数据.xls <span style='color:#111;'> 182.50KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"__pycache__","children":[{"title":"fun.cpython-36.pyc <span style='color:#111;'> 400B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"8.4.3(1).py <span style='color:#111;'> 4.69KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}]

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