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【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之商品价格预测

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18   830.00  307    5195     1.0        499.99

0     85.00  306     797     0.0         49.99

14   910.00  307    5195     0.0        499.99

2     77.00  306     795     0.0         49.99

在右侧属性栏,选折 进行填充的参数,原值类型和填充值策略。

20   810.00  307    5194     0.0        499.99

当然大伙有策略选折 那此系数是最优的。在模型的学习和预测中,大伙遇到带标签的数据,即因为知道交易价格的数据。通过那此标签值和大伙预测值的比较来判断这组回归系数是都不 最好的。

GBDT回归,是树回归的有一种,都都都能能 处置线性和非线性回归大问题。

12   730.00  302    3096     0.0        269.99

production_date BIGINT COMMENT "production_date",

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详情参考在线部署使用说明

训练数据中,因为位于要素形态学 值缺失的请况,缺失值填充都都都能能 选折 多种测试填充缺失值。

而且那么多算法该怎么能能 选折 ?

人人用得起的机器学习平台↓

9    830.00  302    3096     1.0        269.99

1    102.30  306     799     0.0         49.99

E=error(price-predicted_price)=||price-predicted_price||l

在组件栏发现有好多回归算法都都都能能 选折 。

拖入线性回归算法组件,机器学习-回归-线性回归。形态学 列选折  date  number  is_new  origin_price形态学 ,标签列为price。

16   811.88  307    5194     0.0        499.99

至此,如下图所示,模型训练的流程已搭建完成。点击运行,就都都都能能 依托PAI平台服务,进行模型训练了。

至此,大伙对数据有了丰富的了解,知道选折 何种模型,都都能能 对数据做那此预处置,而且训练数据也已准备好了。接下来,我就都都能能 在PAI 可视化建模页面,拖拽组件,搭建可视化训练流程。

6    515.00  302    3090     0.0        269.99

price=f(date,number,is_new,origin_price,)=w1*date+w2*number+w3*is_new+w4*origin_price+b

大伙从这位收藏爱好者处了解到,其整理到的数据不足30条。希望的场景是,因为再给一组样本,都都都能能 快速的给出预测的价格。

22  1030.00  307    5195     0.0        499.99

1,年份和原价具有强相关性,换句话说年份和原价具有对等关系,你是什么 另多少形态学 为重复形态学 ,其蕴含的信息是一样的;2,是不是为全新你是什么 形态学 ,是二值形态学 。都能能 了表示商品的新旧程度。3,积木数量若位于缺失,将严重影响价格。4,收藏品价格会在一定程度上高于原价。

price=f(origin_price)=w*origin_price+b

;

      在拿到整理到的数据就让 ,大伙要先对数据进行简单的分析,来选折 相当于的算法。

PS-SMARTPS-线性回归,分别是基于PS是参数服务器(Parameter server)的GBDT算法和线性回归算法。主要用于大规模数据的学习预测任务。

      price  date  number  is_new  origin_price

在已部署模型页都都都能能 看得人,另一方部署的所有服务。

4    699.99  302    3094     0.0        269.99

8    375.00  302    3086     0.0        269.99

original_price DOUBLE COMMENT "原价"

17  1324.79  307    5195     0.0        499.99

大伙惊喜的发现,所有数据都不 连续性的,而都不 标称性数据。所谓连续型而且不可枚举,数值是联系可变的,而标称型数据而且多少固定的值,比如学生性别,手机型号,衣服尺码(L,XL,XXL)等。因为都不 连续型数据,就都都能能 做数据的量化处置。



quantity BIGINT COMMENT "数量",

模型训练完成就让 ,点击部署-在线部署。输入自定义的服务名称(全网唯一,调用服务时使用)。

通过模型训练,学习得到了线性回归模型。在PAI平台上,大伙都都都能能 一键拖拽测试组件,机器学习-预测。对学习到的模型就行测试,并都都都能能 直观的观测模型预测的结果。

注意事项,body参数要按照形态学 值的数量给出,每三根是一另多少字典,字段要和表形态学 一致,多条数据以数组形式加在。

针对底下样例,直观的发现,价格与形态学 呈明显的线性关系。大伙都都都能能 选折 线性回归作为尝试。

在本篇的案例中,大伙将对回归模型做一次具体的分析和应用。回归都都都能能 做那此?与分类模型不同,分类模型的预测值是固定的,而回归模型都都都能能 预测连续型的数据结果。比如商品销量预测,商品价格预测等等。常用的回归模型包括线性回归,加权线性回归,岭回归以及树回归。在接下来的具体场景中,大伙将分析上述的回归算法,选折 最适合目前场景和已有数据的回归算法。

10   740.00  302    3096     0.0        269.99

11   759.00  302    3096     1.0        269.99

接下来,大伙就都都能能 把具体的大问题抽象化。假设大伙只用原价一另多少形态学 来预估商品价格。

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)

详情参考在线部署使用说明。

3    162.30  306     30     0.0         49.99

分隔符为本地文件的列之间的分隔符,默认为逗号。因为本地文件中第一行都不 标题,则选折 起始行为1,不勾选首行为标题。下一步,而且输入新建的odps表名,选折 按位置匹配(都能能 了前面选折 首行为标题,才都都都能能 选折 按名称匹配),而且导入。

CREATE TABLE if not EXISTS item_features

在线性回归模型组件,右键选折 模型选项-查看模型,就都都都能能 看得人学习到的模型。

在模型训练就让 ,都都能能 对对训练数据进行预处置。主要包括类型的转化,量化,缺失值填充等等。现在大伙有一份txt的格式的离线数据,内容样本如上所示。通过对数据的分析,现有数据不都都能能 进行类型的转化和量化,都都都能能 进行缺失值的填充。在进入预处置就让 ,大伙都都能能 将训练样本上放odps表中。

大伙知道你是什么 大问题都都都能能 通过回归算法来处置,就兴致冲冲的打开了PAI 可视化建模页面进入了另一方搭建的机器学习项目。进入办法如下:

回归算法和分类算法同类,也是对目标值的预测。其中回归算法主要用于对联系值的预测,而分类算法预测的则是离散值。在PAI平台上有常用的各类回归算法,因为有兴趣,都都都能能 一一尝试,选折 最适合另一方场景和数据的回归算法。在接到一另多少具体的场景和大问题后,通常大伙都都能能 一系列的步骤去处置你是什么 大问题,整理数据,准备数据,分析数据,算法选折 ,训练算法,测试算法,使用算法。一起,PAI平台中那此回归算法组件还支持要素算法参数的调整,比如迭代次数,最小误差,以及正则化系数等等,大伙都都都能能 在训练算法模型中调整那此参数以达到最小可接受的误差。

price Double COMMENT "预测价格",

模型的选折 绝大程度上依赖样本的形态学 ,因为形态学 值与样本呈现明显的线性关系,大伙就选折 线性回归模型。比 如一本书的淬硬层 和页码的关系。非线性回归的例子都不 有些有些,比如圆形容器的蓄水量和容器的半径的关系。当然大多是非线性回归也都都都能能 转化成线性回归,这里就不细谈。

13   730.00  302    3096     1.0        269.99

7    510.00  302    3090     0.0        269.99

如下图所示:

5    302.00  302    3093     0.0        269.99

AdaBoost回归是有一种强化回归算法,AdaBoost是集成学习算法,都都都能能 将弱学习器强化为强学习器,都都都能能 应用在分类和回归算法。这里AdaBoost回归而且有一种强化的集成回归算法。

当这组系数在所有数据中误差为最小的,大伙就都都都能能 说学习到了最优的参数来拟合训练数据。

双击拖入的读数据表组件,再表名列输入,前面新建的odps表名。都都都能能 在字段信息栏看得人表中要素数据。

(

f(x)而且有一种目标值的计算公式。w,b而且线性回归系数,一旦得到那此系数,再输入新的形态学 值(原价)就都都都能能 计算出商品的交易价格。因为输入形态学 为多维的即:

19   30.00  307    5195     1.0        499.99

LIFECYCLE 7

对于所有的训练数据,大伙都都都能能 有重叠的选折 出训练集和测试集。拖入一另多少随机采样组件,数据预处置-采样与过滤-随机采样。字段参数设置如下图:

       大伙截取了要素数据,从第三列到第为列形态学 含义依次是生成年份,积木数量,是不是为全新以及原价。第二列为整理到的已交易的价格。

is_new DOUBLE COMMENT "1:new,0:old",

       某收藏爱好者,欲购买某知名品牌的积木套装。为了了解现在的市场行情,他整理了关于该品牌积木的生成日期,是不是为全新的,积木数量,原始价格等形态学 和已交易的价格。他你都能能 根据那此数据,来预估现在市场上正在出售的积木价格,才都都都能能 选折 相当于的价格购入,但他发现经凭借经验来预测那此价格,往往不足准确,而且繁琐重复的工作相当耗费精力。而且他了解到阿里PAI平台,都都都能能 通过智能的办法,针对具体场景快速搭建处置方案。而且另一方的大问题都都都能能 被很好的处置,具体该为社 去实施还是一头雾水,下面就让 大伙伴随他一起走进阿里机器学习平台PAI的实战。

21  1075.00  307    5195     1.0        499.99

右键选折 保存模型,就都都都能能 将模型保存到我的模型下。通过模型定位,就都都都能能 定位到我的模型处。

通过底下的要素数据,大伙都都都能能 直观的看出下面信息。

       大伙无缘无故思考机器学习,淬硬层 学习,以至于人工智能给大伙带来那此?在数据相对丰富,足够真实的请况下,好的学习模型都都都能能 发现事件有一种的内在规则,内在联系。大伙去除冗余的信息,都都都能能 通过相当于的形态学 构建最简单、误差最小的模型,以此将学习到的规则,逻辑应用到具体的场景中,帮助大伙都都都能能 快速准确的处置有些繁琐重复的工作。

15  1199.99  307    5195     1.0        499.99