随着互联网上的数字信息越来越多,用户如何有效地找到自己想要的内容成为一个新的挑战。推荐系统( recommender system)是一个用于处理数字数据过载问题的信息过滤系统,它能够根据从用户之前的活动所推断的偏好、兴趣和行为等信息快速地找出适合用户的内容。
CAPTCHA,是全自动区分计算机和人类的图灵测试,是一个旨在区分人类用户和机器或者机器人的计算机程序,通常作为防止垃圾邮件和数据滥用的安全措施。CAPTCHA的概念最早于1997年被提出,互联网搜索公司 Alta Vista试图阻止自动提交的URL扭曲其平台上的搜索引擎算法。为了解决这个问题, Alta vista的首席科学家 Andrei Broder提出了一种生成随机文字图像的算法,这些文字图像很容易被人类识别,但却不能被机器人识别,后来,在2003年, Luis von Ahn、Manuel Blum、Nicholas J Hopper和John Langford完善了这个技术,并将其称为 CAPTCHA。最常见的CAPTCHA形式需要用户在扭曲的图像中识别字母和数字。之所以这个测试能达到目的,是基于一个简单的前提:人类很容易分辨扭曲图像中的字母和数字,而自动程序或机器人却无法区分它们。
销售收入分析与预测 ( Pandas+ Matplotlib+ Scikit-learn实现)。 大数据时代,数据分析的本质是通过总结数据的规律解决商业问题,以帮助实际工作中的管理者做出决策和判断随着电商行业的激烈竞争,电商平台推出了各种数字营销方案,付费广告也是花样繁多。那么电商投入广告后究竟能给企业增加多少销售收入?对销售收入的影响究竟有多大?是否达到了企业的预期效果?针对这类问题企业将通过数据分析的方式来处理,而不是凭直觉妄加猜测。本章将通过具体的实例介绍如何通过科学的数据分析方法实现对销售收入的分析与预测。
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