多说，我还欠你一个会员

最新推荐文章于 2024-12-18 16:31:41 发布
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因公司业务调整，非常遗憾的向大家宣布多说项目即将关闭。 我们将于2017年6月1日正式关停服务，

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【大数据】大数据运维学习前必须知道的几个常识
互联网老辛
10-02 4239
前言 学习任何技术或者技能都需要了解与这个技能相关的一些理论，任何技术都需要理论的支撑；同样的任何技术或者技能都需要了解他的历史。 今天我们来看几个与大数据相关的理论 CAP理论 CAP 理论指的是任何一个分布式计算系统都不能同时保证如下三点： Consistency（一致性）：所有节点上的数据时刻保持同步。 Availability（可用性）：每个请求都能接收到一个响应，无论响应成功或失败。 Partition tolerance（分区容错性）：系统应该能持续提供服务，无论网络中的任何分区失效。 敲黑
致「多说」：当你要走，才让人发现，我们集体欠你一个会员
滴水穿石，点石为金
03-22 126
自从去年使用 Hexo 建立自己的个人独立博客静态网站之后，就再也没有放弃过写作。虽然辗转 优快云、简书、掘金等多个写作平台，还是觉得自己的小站用的舒坦。没有广告，没有他人的东西，一个...
你欠快播的会员，可能要充到区块链上了
陀螺财经
09-05 683
“我放下过天地，却从未放下过你。”   ——中国“最有种”的男人王欣   今日，全国企业破产重整案件信息网披露，深圳金亚太科技有限公司对快播提出破产清算申请，广东省深圳市中级人民法院裁定该申请即日起生效。裁定时间为2018年8月23日。   裁定书截图   根据裁定书披露，快播公司拖欠深圳金亚太逾1000万元至今无法清偿，资不抵债，快播公司只能清算破产。   随后，快播...
一个段子教你如何认识大数据
moonlightpeng的博客
11-04 1141
  什么叫大数据 　　某必胜客店的电话铃响了，客服人员拿起电话。 　　客服：必胜客。您好，请问有什么需要我为您服务？ 　　顾客：你好，我想要一份…… 　　客服：先生，烦请先把您的会员卡号告诉我。 　　顾客：16846146*** 　　客服：陈先生，您好！您是住在泉州路一号12楼1205室，您家电话是2624***，您公司电话是4666***，您手机号是1391234****。请问您想...
用一个小故事告诉你什么叫做大数据
wshyb0314的博客
07-30 5354
什么叫大数据 某必胜客店的电话铃响了，客服人员拿起电话了解顾客需求。 客服：您好，必胜客欢乐餐厅，请问您有什么需要？ 顾客：你好，我想要一份…… 客服：先生，烦请先把您的会员卡号告诉我。 顾客：16894387*** 客服：陈先生，您好！您是住在广州南路一号10楼1005室，您家电话是2778***，您公司电话是4887***，您手机号是158****。请问您想用哪一个电话付费？ ...
做自媒体18个月,倒欠38万,一个自媒体创作者的自述
我赢助手的小程序
12-12 655
我总觉得个人兴趣点比较多，好像自己哪个领域都感兴趣，喜欢历史文化，喜欢旅行摄影，想着自己现在精力充沛，可以几个领域同时做，这样就能多赚几份钱，最后努力做了三个月，发现自己根本就没有时间给这几个领域的账号每天录制作品，因为个人的精力太分散了，导致这几个账号也是做的非常非常的一般，也没赚到什么钱，别说多赚几份了，自己每天为了这几个领域账号的运营，把自己累的不要不要的，这就是贪心的结果，最后别说赚钱了，每个号都荒废下来了。做了一年多发现这样下去肯定是赚不到钱的，后来经常问自己，能做什么？
【必读】清华差生十年的奋斗经历-管理，你需要腾挪出一个空间
王学明
01-14 4594
秀才推荐 这是一篇曾经非常火的文章特别是以下这几句： 现随着普通劳动者的工资越来越高，读书无用论的说法也越来越甚。我觉得首先这是对以前大学生高高在上的一种不正常的风气的反弹，那时大学生稀缺，身价虚高，仿佛读了大学就高人一等，毫不费力得拿高工资，凭什么? 同样付出劳动，同样创造价值，就应该得到合理的收获;终于人们发现不是所有的大学生就一定比农民工干得好，有时不是抛出名校研究生卖猪肉之类的新闻，让长...
一个实用的x64dbg脚本
weixin_52006998的博客
05-22 1790
不然学不会空吐槽的，只能证明自己是真的笨了。好比就是组装好的零件或有相应功能的盒子，用时去调用，执行之后，它会告诉你成功了，或失败了。上面说了表达式，接下来就得说说格式化字符串了（其实它这个翻译的不好，正常编程习惯该是反过来翻译才对啊）学不好，不是因为人笨，而是因为你不会下棋，不懂全局观、不会自问自答、创造问题，解决问题。//msg {a1$+1} 得到2 //msg {$result} //正确。还得有酱油、盐、香油、水、一只大碗、味精、蒸锅。复制试试，看看就好，用时抄抄，就这么简单，想多了，你就输了。
一个错误的区块链故事
刘教链
12-18 1082
号外：刘教链超级小白课第6期（预计2025年1月份开课）开始招生了，998/人，课程大纲和报名办法详见《刘教链超级小白课》。最近教链看到有人用一个故事来讲述区块链的工作原理。这个故事在过去几年也经常被人拿出来讲。甚至可能还曾经被写入一些书或者被拿到课上去讲。但是这个故事其实有关键错误，今天教链就要来谈一谈。这个故事原本是这样讲的：古代有个村庄。村庄里的人们相互交换劳动作物，比如食物、器具、手工制品...
面试官：请你说一说Http Session的原理及应用？
Jiangtagong的博客
01-13 269
选自于：http://www.2cto.com/kf/201206/135471.html 一、术语session 在我的经验里，session这个词被滥用的程度大概仅次于transaction，更加有趣的是transaction与session在某些语境下的含义是相同的。 session，中文经常翻译为会话，其本来的含义是指有始有终的一系列动作/消息，比如打电话时从拿起电话拨号到挂断电话这中间的一系列过程可以称之为一个session。有时候我们可以看到这样的话“在一个浏览器会话期间，...”，这..
分享成功程序员的多了，我写个反面的教材---一个高龄菜鸟程序员的工作经历
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首先，解释一下我高龄菜鸟的定义，我呢做软件开发已经六年多七年头了，目前来说在就业市场上依然还没有什么竞争力，为什么会这样呢，自己总结一下吧。     我专业是计算机科学与技术，因为我是从一个乡镇出来的，在高中的时候在一些杂志也好等等的了解，觉得软件开发是我喜欢并适合的工作，首先我觉得机械啊电子电路啊那些东西需要动手，我不喜欢，我觉得应该十指不沾泥，稳坐在办公室里，坐在电脑前打着键盘就能挣钱而且还
被创业公司领导穿小鞋，一怒之下我拿了6个offer，最终跳槽到ebay
BigData98的博客
07-20 2105
本文作者是学习群的一位程序媛，原本在重庆工作，后面又来上海求职，拿了数家公司offer。来上海的第一家公司为明星创业者公司，但无奈公司内部制度不完善，被领导穿小鞋，又再一次求职。这次也拿了几家公司的offer，最终入职ebay大数据组。一路走来不易，要了解更多她，可以看之前的文章：我是程序媛，从事大数据开发两年，我有话说。 疫情之下，在魔都一个多月，拿了6家公司的大数据offer，最终入职ebay大数据组。感叹今年特殊情况机会比往年少一些，但对于个人来说，技术到位影响不会特别大；也感叹自己一...
C#，数据库，会员积分管理系统
wsswsswss123的博客
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目 录 1.前言 …………………………………………………………………………… 1 1.1. 编写目的………………………………………………………………………1 1.2. 用户特点………………………………………………………………………1 2. 需求分析 ……………………………………………………………………… 1 2.1. 功能分析 …………………………………………………………………… 1 2.2. 方案分析 …………………………………………………………………… 7 3. 概要设计 …………………………………
【JDBC】【Java】【MySQL】——实现会员管理系统
qq_43748400的博客
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前言：之前为一个校内组织写了个小程序，这里的会员是学生，故录入学生特征。且以学号为主键。我使用的是MySQL8.0+jdk1.8+eclipse 已实现功能： 1.登录 2.对数据库进行增删查改 准备：新建一个数据库 主要分为2个界面：登录界面、操作界面 一、登录 点击exe文件运行，弹出登录窗口，默认用户名和密码为：20050330； ...
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# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error from matplotlib.pylab import date2num # 1.准备数据 jd = data[data['行为类别'] == 'Order'] jd = jd[['客户id','开店时间','店铺打分','粉丝数','会员数','店铺id']] jd.dropna(inplace=True) # 将开店时间转化为数值 jd['开店时间'] = date2num(jd['开店时间']) # 每个店铺客户人数 U_data = jd[['客户id','开店时间','店铺打分','粉丝数','会员数','店铺id']].groupby(['店铺id','开店时间','店铺打分','粉丝数','会员数']).count().reset_index() U_data.rename(columns={'客户id':'客户数'},inplace=True) # 建立门店的特征值与特征向量 U_data.data = U_data[['开店时间','店铺打分','粉丝数','会员数']] U_data.target = U_data['客户数'] # 2.数据集划分 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(U_data.data,U_data.target,test_size=0.2,random_state=2) # 3.特征工程—标准化 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.fit_transform(x_test) # 4.机器学习-线性回归(正规方程) estimator = LinearRegression() estimator.fit(x_train,y_train) # 5.模型评估 U_predict = estimator.predict(x_test) print("预测值为:\n",U_predict[:10]) print("模型中的系数为:\n",estimator.coef_) print("模型中的偏置为:\n",estimator.intercept_) # 5.2 评价 # 均方误差 error = mean_squared_error(y_test, U_predict) print("误差为:\n", error)分析代码
05-14
<think>好的，我现在要分析用户提供的这段使用sklearn进行线性回归预测的Python代码，理解其功能和实现细节。首先，我需要通读代码，了解每个部分的作用，然后分步骤解析数据预处理、模型训练和评估部分。同时，我需要参考用户之前提供的引用内容，尤其是引用[1]和[2]，确保分析准确并符合用户的需求。 首先，用户提供的代码主要分为几个部分：数据准备、数据集划分、特征工程、机器学习模型训练、模型评估。我需要逐一分析每个部分。 数据准备部分，用户从原始数据中筛选了行为类别为'Order'的数据，并选择了特定的列。然后处理了开店时间，将其转换为数值类型。接着，按店铺id和其他特征进行分组，统计客户数，并将特征和目标变量分离。这部分可能存在一些问题，比如使用date2num是否正确，分组后的数据是否合理，是否需要进一步处理缺失值或异常值。 接下来是数据集划分，使用了train_test_split，这里需要注意test_size和random_state的设置是否合理，是否会导致数据分布不均匀。 特征工程部分使用了StandardScaler进行标准化，但注意到在测试集上使用了fit_transform，这实际上是不正确的，应该使用训练集的参数来转换测试集，避免数据泄漏。这可能是一个错误，需要指出。 模型训练部分使用了LinearRegression，这里需要解释正规方程的原理，以及sklearn中如何实现。同时，用户可能关心系数和截距的含义，比如每个特征对客户数的影响程度。 模型评估部分使用了均方误差，并输出了预测值、系数、截距和误差。这里需要解释MSE的含义，以及如何解读这些结果。此外，是否还有其他评估指标可以使用，比如R²分数，用户可能也会感兴趣。 在分析过程中，我需要参考用户提供的引用内容，例如引用[1]中提到数据预处理和模型构建的步骤，引用[2]中关于使用LinearRegression的代码示例。结合这些信息，确保分析符合用户之前的讨论内容。 此外，用户可能希望了解代码中的潜在问题，比如特征工程中的标准化处理是否正确，数据集划分是否有问题，或者模型是否有过拟合或欠拟合的风险。这些都需要在分析中提及，并提供改进建议。 最后，用户的问题中还提到生成相关问题，我需要根据分析内容提出几个相关的问题，帮助用户进一步理解线性回归的实现细节和注意事项。</think>### 代码功能与实现细节分析 #### 一、数据预处理 1. **数据筛选与清洗** ```python jd = data[data['行为类别'] == 'Order'] # 筛选订单行为数据 jd = jd[['客户id','开店时间','店铺打分','粉丝数','会员数','店铺id']] jd.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 ``` - **功能**：提取与订单相关的数据，保留关键特征（开店时间、店铺评分等），并清理缺失值。 - **关键点**：`dropna()`直接删除含缺失值的行，可能导致数据量减少。若数据稀缺，可改用填充策略（如均值、中位数）[^1]。 2. **时间特征处理** ```python jd['开店时间'] = date2num(jd['开店时间']) # 将日期转为数值（如Unix时间戳） ``` - **功能**：将时间序列数据转换为数值，便于模型处理。 - **潜在问题**：`date2num`生成的数值可能跨度极大（如从1970年至今的秒数），需标准化避免特征权重失衡[^1]。 3. **聚合统计** ```python U_data = jd.groupby(['店铺id','开店时间','店铺打分','粉丝数','会员数']).count().reset_index() U_data.rename(columns={'客户id':'客户数'}, inplace=True) # 统计每个店铺的客户数 ``` - **功能**：以店铺为单位，聚合计算客户数作为目标变量。 - **注意**：分组依据包含`店铺id`和静态特征（如粉丝数），需确保分组后特征值唯一，避免重复计数。 --- #### 二、模型训练 1. **数据集划分** ```python x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(U_data.data, U_data.target, test_size=0.2, random_state=2) ``` - **作用**：按8:2比例划分训练集和测试集，`random_state`确保可复现性。 - **优化建议**：若数据分布不均衡（如某些店铺客户数极端多/少），建议使用分层抽样（`stratify`参数）[^1]。 2. **特征标准化** ```python transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) # 训练集拟合标准化器并转换 x_test = transfer.fit_transform(x_test) # ❌错误：测试集应使用训练集的均值和方差 ``` - **问题**：测试集独立调用`fit_transform()`会导致数据泄漏，正确做法应为： ```python x_test = transfer.transform(x_test) # 仅用训练集的参数转换测试集 ``` - **标准化公式**：$$x_{\text{标准化}} = \frac{x - \mu_{\text{训练集}}}{\sigma_{\text{训练集}}}$$ 目的是消除特征量纲差异，加速模型收敛[^2]。 3. **线性回归模型** ```python estimator = LinearRegression() estimator.fit(x_train, y_train) # 使用正规方程求解 ``` - **原理**：最小化损失函数$$L = \sum_{i=1}^n (y_i - \beta_0 - \beta_1 x_1^{(i)} - \dots - \beta_p x_p^{(i)})^2$$ - **闭式解**：系数$\beta$通过矩阵运算求得：$$\beta = (X^T X)^{-1} X^T y$$ --- #### 三、模型评估 1. **预测与误差计算** ```python U_predict = estimator.predict(x_test) error = mean_squared_error(y_test, U_predict) # 计算均方误差（MSE） ``` - **MSE公式**：$$MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2$$ - **解读**：MSE越小，预测值与真实值越接近。但需结合业务场景判断误差是否可接受。 2. **模型参数输出** ```python print("模型中的系数为:\n", estimator.coef_) # 特征权重 print("模型中的偏置为:\n", estimator.intercept_) # 截距项 ``` - **示例解读**：若`粉丝数`的系数为0.8，表示每增加1个粉丝（标准化后），预测客户数增加0.8个单位。 --- ### 代码优化建议 1. **测试集标准化修正**：如前述，测试集应使用`transform()`而非`fit_transform()`。 2. **增加可视化**：添加预测值与真实值的散点图，直观评估拟合效果： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(y_test, U_predict) plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'r--') plt.xlabel("真实客户数") plt.ylabel("预测客户数") plt.show() ``` 3. **补充评估指标**：引入R²分数评估解释力： ```python from sklearn.metrics import r2_score r2 = r2_score(y_test, U_predict) print("R²得分:", r2) ``` --- ### 关键问题总结 1. **数据预处理完整性**：未处理异常值（如粉丝数为负数）、未验证特征相关性（如开店时间与客户数是否线性相关）。 2. **模型可解释性**：特征标准化后，原始系数需反标准化才能直接解释[^1]，否则只能说明标准化后的特征重要性。 3. **业务逻辑匹配**：是否所有选取的特征（如会员数）均与客户数存在合理因果关系？需结合业务知识验证。 ---
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