基于评分卡的评分结果分组计算lift,并结合绘制lift曲线的方法来优化效果。
优化提升lift函数效果
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该算法在原始算法基础上加入偏置信息,充分挖掘用户点击、购买、浏览、收藏等行为信息,将用户可能感兴趣的商品及时推荐给用户。实验结果表明,该算法在推荐效果和效率方面都有显著提升。
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SELECT COUNT(*), SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0020
AND ENAME LIKE 'SMITH%';
SELECT COUNT(*), SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0030
AND ENAME LIKE 'SMITH%';
你可以用DECODE函数高效地得到相同结果:
SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO, 0020, 'X', NULL)) AS D0020_COU
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音乐大数据在初中地方小调教学中的应用逐渐成为教育界的关注重点。利用大数据技术,可以分析学生的学习行为、喜好及学习成效,帮助教师更加精准地调整教学策略。通过收集并分析学生对地方小调的兴趣点,教师能更有效地进行教学设计。例如,大数据可以揭示学生对某些小调的偏好,优化课堂演示和课后练习内容。此过程通过互动平台或学习应用来实现,为个性化学习提供了强大支持。与此同时,利用音乐大数据进行教学反思,还能让教师更清楚地认识到地方小调教学中的不足并进行相应调整。
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合理选择凝聚点是影响数据分类效果的关键因素。
步骤:
选择初始凝聚点。
根据选定的凝聚点进行数据分类。
评估分类结果:
如果分类结果合理,则结束分类过程。
如果分类结果不合理,则需要重新选择凝聚点,并重复步骤2-3。
要点:
凝聚点的选择应尽量 representative of the data distribution。
可以通过可视化数据分布、分析数据特征等方式辅助凝聚点的选择。
需要根据具体的应用场景和数据特点选择合适的凝聚点选择算法和评估指标。
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