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數(shù)據(jù)挖掘
機器學習
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- 看看
- 咯哦
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這個可以有
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RFM實現(xiàn)方法
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數(shù)據(jù)挖掘算法大全
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筆記內容：這節(jié)課老師講的很好。關鍵知識點是
代碼語言的定義
各種語言之間的區(qū)別
語言沒有優(yōu)劣之分
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用戶基本屬性
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數(shù)據(jù)挖掘分類：
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動態(tài)信息數(shù)據(jù)：注冊時間、首單時間、下單次數(shù)、入住次數(shù)、消費金額、入住偏好、注冊來源、活躍度查看全部
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靜態(tài)信息數(shù)據(jù)，來源于用戶填寫的個人資料，不確定的可以建模判斷，如若性別數(shù)據(jù)缺失，可根據(jù)用戶行為判別其性別是什么及其概率
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從哪下載配好的Hadoop啊
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