更具体的说,数据模型是对数据、数据关系、数据语义和数据约束的抽象描述和组织。它为数据的结构化提供了一个框架,并确定了数据如何存储、组织和处理。数据模型可以帮助确保数据的完整性、准确性和可用性。数据模型可以分为不同的级别或类型,包括概念数据模型、概念逻辑模型及物理数据模型。下面是反映运营商业务的概念模型。
Step-1.1数据预处理:收集数据、清洗数据、标注数据。 Step-1.2 构建数据的向量空间模型(将文本、图片、音频、视频等格式的数据转换为向量)。 Step-1.3 将构建好向量空间模型的数据分为训练集、验证集和测试集。 Step-2:训练——将训练集输入给训练程序,进行运算。训练程序的核心是算法,所有输入的向量化数据都会按该...
这时候,会先用VSM将图片转换成向量,并放入到模型中进行计算,之后获得预测结果。 模型的要通过训练才能得到最终的结果,训练过程需要依靠某些方法来让模型变得更好。这个方法就是算法。 算法 介绍算法,首先要理解损失函数(Loss Function)的概念 机器学习的目标是优化模型,让模型的预测更准。于是,人们提出了损失函数 的...
这个时候,因为已经选定了模型类型,我们已经知道了 f(x) 的形制,比如是一个线性模型 y=f(x)=ax2+bx+c,但却不知道里面的参数 a、b、c 的值。 训练就是:根据已经被指定的 f(x) 的具体形式——模型类型,结合训练数据,计算出其中各个参数的具体取值的过程。 训练过程需要依据某种章法进行运算。这个章法,就是...
此外,同一种机器学习算法会因为参数的数量或者对某些超参数的选择而变得更加复杂。例如:一个回归模型...
算法模型的第三个优势,就是处理大规模数据了。 典型的业务模型RFM,做用户分层时,如果每个指标分3类,那么就有3*3*3=27类,在业务上已经复杂到很难匹配对应策略了。但是如果用协同过滤算法,完全可以做到千人千面,这也是算法模型的巨大优势。 之所以互联网公司倾向于用算法做推荐,主要是源自互联网平台上的商品量以十...
如图所示,通过现有的数据或者是通过正向预测获取到的数据结果,进行数据的反向预测来获取到自变量的值,所以在通常情况下需要进行多次迭代,从而保证预测结果的可靠性。 三、模型构建 由于在DAP数据分析平台中,算法模型是通过分析模型进行配置生成的,而数仓模型是分析模型的基础,所以要先构建好数仓模型,再通过数仓模型构建分...
此外,同一种机器学习算法会因为参数的数量或者对某些超参数的选择而变得更加复杂。例如:一个回归模型...
四、数理统计模型 1、聚类分析 聚类分析方法可分为Q型和R型,如下图:有关4种聚类分析算法相关知识,往期内容已经做过总结,感兴趣的同学可以自行查看。2、主成分分析 主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维和特征提取方法,它可以将具有相关性的多个变量转换为少数几个无关的主成分。这样可以简化复杂的数据结构...