【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之商品价格预测

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       亲戚亲戚朋友截取了主次数据,从第三列到第为列形态含义依次是生成年份,积木数量,是是否是为全新以及原价。第二列为整理到的已交易的价格。

12   71000.00  10002    100096     0.0        269.99

      在拿到整理到的数据只是,亲戚亲戚朋友要先对数据进行简单的分析,来选则最少的算法。

右键选则保存模型,就还还能不能将模型保存到我的模型下。通过模型定位,就还还能不能定位到我的模型处。

5    10002.00  10002    100093     0.0        269.99

对于所有的训练数据,亲戚亲戚朋友还还能不能有重叠的选则出训练集和测试集。拖入还还有一个多 随机采样组件,数据预补救-采样与过滤-随机采样。字段参数设置如下图:

亲戚亲戚朋友知道或多或少难题还还能不能通过回归算法来补救,就兴致冲冲的打开了PAI 可视化建模页面进入了买车人搭建的机器学习项目。进入最好的土办法如下:

19   10000.00  10007    5195     1.0        499.99

original_price DOUBLE COMMENT "原价"

20   810.00  10007    5194     0.0        499.99

只是 没有 多算法该怎么才能 才能 选则?

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,或多或少个多 形态为重复形态,其所含的信息是一样的;2,是是否是为全新或多或少形态,是二值形态。只能表示商品的新旧程度。3,积木数量若占据 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。

17  1324.79  10007    5195     0.0        499.99

9    81000.00  10002    100096     1.0        269.99

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

详情参考在线部署使用说明。

在组件栏发现有好多回归算法还还能不能选则。

1    102.1000  10006     799     0.0         49.99

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

4    699.99  10002    100094     0.0        269.99

2     77.00  10006     795     0.0         49.99

如下图所示:

6    515.00  10002    100090     0.0        269.99

LIFECYCLE 7

is_new DOUBLE COMMENT "1:new,0:old",

8    375.00  10002    100086     0.0        269.99

      price  date  number  is_new  origin_price

10   740.00  10002    100096     0.0        269.99

15  1199.99  10007    5195     1.0        499.99

GBDT回归,是树回归的并也有,还还能不能补救线性和非线性回归难题。

price Double COMMENT "预测价格",

7    510.00  10002    100090     0.0        269.99

亲戚亲戚朋友从这位收藏爱好者处了解到,其整理到的数据不足1000条。希望的场景是,肯能再给一组样本,还还能不能快速的给出预测的价格。

;

当这组系数在所有数据中误差为最小的,亲戚亲戚朋友就还还能不能说学习到了最优的参数来拟合训练数据。

当然亲戚亲戚朋友有策略选则那先 系数是最优的。在模型的学习和预测中,亲戚亲戚朋友遇到带标签的数据,即肯能知道交易价格的数据。通过那先 标签值和亲戚亲戚朋友预测值的比较来判断这组回归系数是回会最好的。

quantity BIGINT COMMENT "数量",

18   81000.00  10007    5195     1.0        499.99

注意事项,body参数要按照形态值的数量给出,每一根绳子 是还还有一个多 字典,字段要和表形态一致,多条数据以数组形式再加。

       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,是是否是为全新的,积木数量,原始价格等形态和已交易的价格。他我愿意根据那先 数据,来预估现在市场上正在出售的积木价格,才还还能不能选则最少的价格购入,但他发现经凭借经验来预测那先 价格,往往不足准确,只是 繁琐重复的工作相当耗费精力。只是 他了解到阿里PAI平台,还还能不能通过智能的最好的土办法,针对具体场景快速搭建补救方案。只是 买车人的难题还还能不能被很好的补救,具体该为什么我么我在么在去实施还是一头雾水,下面就帮亲戚亲戚朋友伴随他同時 走进阿里机器学习平台PAI的实战。

22  101000.00  10007    5195     0.0        499.99

在已部署模型页还还能不能看到,买车人部署的所有服务。

人人用得起的机器学习平台↓

至此,亲戚亲戚朋友对数据有了丰沛 的了解,知道选则何种模型,前要对数据做那先 预补救,只是 训练数据也已准备好了。接下来,给你前要在PAI 可视化建模页面,拖拽组件,搭建可视化训练流程。

11   759.00  10002    100096     1.0        269.99

       亲戚亲戚朋友无缘无故思考机器学习,强度学习,以至于人工智能给亲戚亲戚朋友带来那先 ?在数据相对丰沛 ,足够真实的情况下,好的学习模型还还能不能发现事件并也有的内在规则,内在联系。亲戚亲戚朋友去除冗余的信息,还还能不能通过最少的形态构建最简单、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,帮助亲戚亲戚朋友还还能不能快速准确的补救或多或少繁琐重复的工作。

回归算法和分类算法例如,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,肯能有兴趣,还还能不能一一尝试,选则最适合买车人场景和数据的回归算法。在接到还还有一个多 具体的场景和难题后,通常亲戚亲戚朋友前要一系列的步骤去补救或多或少难题,整理数据,准备数据,分析数据,算法选则,训练算法,测试算法,使用算法。同時 ,PAI平台中那先 回归算法组件还支持主次算法参数的调整,比如迭代次数,最小误差,以及正则化系数等等,亲戚亲戚朋友还还能不能在训练算法模型中调整那先 参数以达到最小可接受的误差。

21  1075.00  10007    5195     1.0        499.99

详情参考在线部署使用说明

0     85.00  10006     797     0.0         49.99

CREATE TABLE if not EXISTS item_features

在右侧属性栏,选则进行填充的参数,原值类型和填充值策略。

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。

通过模型训练,学习得到了线性回归模型。在PAI平台上,亲戚亲戚朋友还还能不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,并还还能不能直观的观测模型预测的结果。

模型的选则绝大程度上依赖样本的形态,肯能形态值与样本呈现明显的线性关系,亲戚亲戚朋友就选则线性回归模型。比 如一本书的强度和页码的关系。非线性回归的例子回会或多或少,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还还能不能转化成线性回归,这里就不细谈。

亲戚亲戚朋友惊喜的发现,所有数据回会连续性的,而回会标称性数据。所谓连续型或多或少不可枚举,数值是联系可变的,而标称型数据或多或少哪几次固定的值,比如学生性别,手机型号,衣服尺码(L,XL,XXL)等。肯能回会连续型数据,就前要做数据的量化补救。

在模型训练只是,前要对对训练数据进行预补救。主要包括类型的转化,量化,缺失值填充等等。现在亲戚亲戚朋友有一份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,现有数据不前要进行类型的转化和量化,还还能不能进行缺失值的填充。在进入预补救只是,亲戚亲戚朋友前要将训练样本装到odps表中。

f(x)或多或少并也有目标值的计算公式。w,b或多或少线性回归系数,一旦得到那先 系数,再输入新的形态值(原价)就还还能不能计算出商品的交易价格。肯能输入形态为多维的即:

(

更有kindle、技术图书抽奖活动,百分百中奖

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

接下来,亲戚亲戚朋友就前要把具体的难题抽象化。假设亲戚亲戚朋友只用原价还还有一个多 形态来预估商品价格。

14   910.00  10007    5195     0.0        499.99

16   811.88  10007    5194     0.0        499.99

3    162.1000  10006     10000     0.0         49.99

在线性回归模型组件,右键选则模型选项-查看模型,就还还能不能看到学习到的模型。

production_date BIGINT COMMENT "production_date",

至此,如下图所示,模型训练的流程已搭建完成。点击运行,就还还能不能依托PAI平台服务,进行模型训练了。

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

分隔符为本地文件的列之间的分隔符,默认为逗号。肯能本地文件中第一行回会标题,则选则起始行为1,不勾选首行为标题。下一步,只是 输入新建的odps表名,选则按位置匹配(只能前面选则首行为标题,才还还能不能选则按名称匹配),只是 导入。

通过上边的主次数据,亲戚亲戚朋友还还能不能直观的看出下面信息。

训练数据中,肯能占据 主次形态值缺失的情况,缺失值填充还还能不能选则多种测试填充缺失值。

针对上边样例,直观的发现,价格与形态呈明显的线性关系。亲戚亲戚朋友还还能不能选则线性回归作为尝试。



)

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。还还能不能在字段信息栏看到表中主次数据。

在本篇的案例中,亲戚亲戚朋友将对回归模型做一次具体的分析和应用。回归还还能不能做那先 ?与分类模型不同,分类模型的预测值是固定的,而回归模型还还能不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,亲戚亲戚朋友将分析上述的回归算法,选则最适合目前场景和已有数据的回归算法。

模型训练完成只是,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)。

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AdaBoost回归是并也有强化回归算法,AdaBoost是集成学习算法,还还能不能将弱学习器强化为强学习器,还还能不能应用在分类和回归算法。这里AdaBoost回归或多或少并也有强化的集成回归算法。

13   71000.00  10002    100096     1.0        269.99