2018 FIFA世界杯 预测世界杯上所有比赛的得分。 最初的想法是仅使用FIFA 18的评分。 另外，我想学习 ，这就是将如何实现数据流的方法 要求 Python 3.6 美丽的汤4 路易吉 大熊猫 麻木 日期解析器 用法 在src/ ，运行 python luigitasks.py MakeDatasets --local-scheduler 或者 python luigitasks.py DoPredictions --local-scheduler 开始路易吉（Luigi）工作。 在训练数据data/processed/1718/E0_collected.csv在和预测数据data/processed/international_ratings_fixtures.csv 当前最佳预测 使用Ridge回归和以下功能： ['ATT_away', 'ATT_home',

Bigdata-movie 本项目以电影数据为主题，以数据采集、处理、分析及数据可视化为项目流程，可实现百万级电影数据离线处理与计算。 项目详解：. 开发环境：IDEA+Pycharm+Python3+hadoop2.8+hive2.3.0+mysql5.7+sqoop+spark 1.数据采集(pachong.py)、预处理： 采集豆瓣电影top250电影信息，采集电影名称、电影简介、电影评分、其他信息、电影连接等字段，抓取电影票房总收入排名情况（取前20），删除冗余和空值字，利用Python的PyMysql库连接本地Mysql数据库并导入movies表，可以将数据保存到本地，从而进行数据可视化展示，也可将数据导入到大数据的Hive数仓工具中，用于大数据分析。 采集数据展示： 排序 影片名称 类型 总票房（万） 场均人次 上映日期 1 战狼2 动作 567928 38 2017/7/27

将SVD应用于推荐系统中的评分预测问题

预测信用评分 在这个数据科学项目中，我们将通过建立信用评分预测模型来预测借款人违约的机会。 使用的技巧 决策树分类器 随机森林分类器 逻辑回归 支持向量机 人工神经网络 在该项目使用的五种技术中，发现人工神经网络具有82％的最高精度。 数据集： Credit_Scoring.csv 多合一笔记本： Credit_Scoring.ipynb

压缩文件中包含一下列表： 1，movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~) 2，模拟预测评分的python代码（python3.x） 希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。

在训练集中共有7400个样本，每个样本有23个特征，利用ascore,category，description，……，program_exp，fund_exp，admin_exp等23个特征，预测出score值。

在互联网金融机构有很多信贷业务, 部分新开展的业务由于客户数据较少, 无法建立有效的信用评分模型. 本文研究将迁移学习思想应用到该问题中, 利用已有其他业务的客户数据帮助新开展的业务建立有效的信用评分模型. 本文提出一种联合Triplet-Loss表征学习和领域适配的深度学习方法对已有业务数据进行重新编码, 并将重新编码后所得的知识迁移到新开展业务的模型中, 最后使用XGBoost做为分类器. 针对上述问题, 本文提出的模型相对传统机器学习方法在效果上有一定提升, 在一定程度上解决了该问题.

该资源主要为模型初学者提供海量训练数据，并可结合csdn发表的博文执行学习。对应博文：https://blog.csdn.net/lihonst/article/details/121303696

数据挖掘的一个方向：协同过滤 作者： 邓爱林, 朱扬勇, 施伯乐 1(复旦大学 计算机与信息技术系,上海 200433) 2(上海电信技术研究院,上海 200122)

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