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天猫复购预测项目——来自阿里天池大赛学习赛的经验分享+源代码+文档说明

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简介:
本项目为阿里天池平台的学习比赛项目,专注于提升消费者在天猫上的重复购买率。通过分析用户行为数据和商品信息,运用机器学习模型进行预测,并提供详细的源代码及文档指导,助力电商领域的个性化推荐与营销策略优化。 该资源内的项目代码经过全面测试,在确保功能正常且运行成功后才上传,请放心下载使用。 1. 本项目适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或企业员工,也适用于初学者进阶学习。此外,它还可作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示使用。 2. 如果您具备一定的基础,可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能,并将其用于毕设、课设或者作业等。 下载后,请先查看README.md文件(如有),仅供学习参考之用。请注意不要将资源用于商业用途。

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客服
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    优质
    本项目为阿里天池平台的学习比赛项目,专注于提升消费者在天猫上的重复购买率。通过分析用户行为数据和商品信息,运用机器学习模型进行预测,并提供详细的源代码及文档指导,助力电商领域的个性化推荐与营销策略优化。 该资源内的项目代码经过全面测试,在确保功能正常且运行成功后才上传,请放心下载使用。 1. 本项目适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或企业员工,也适用于初学者进阶学习。此外,它还可作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示使用。 2. 如果您具备一定的基础,可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能,并将其用于毕设、课设或者作业等。 下载后,请先查看README.md文件(如有),仅供学习参考之用。请注意不要将资源用于商业用途。
  • 案例,含高作品)
    优质
    本项目提供了一份完整的天猫复购率预测方案,包含竞赛中获得高分的作品源代码和详细文档,适用于参与数据挖掘与机器学习的学习者。出自阿里天池平台学习赛事。 本项目基于阿里天池大赛学习赛的天猫复购预测案例,并附有源代码及详细的文档说明(高分版本),代码注释详尽,适合新手理解使用。此资源是期末大作业、课程设计的理想选择,下载后简单部署即可投入使用。该项目功能完善、界面美观且操作简便,适用于课程设计或作为期末大作业项目,具有较高的实际应用价值。
  • 案例,含高作品)
    优质
    本资源包含天猫复购预测项目的完整源代码和详细文档,源自阿里天池大赛的学习赛。其中收录了获得高分的作品,旨在帮助参赛者提升数据分析与模型构建能力,适用于电商领域的用户行为分析及营销策略优化研究。 本项目基于阿里天池大赛学习赛的天猫复购预测案例,并附有源代码及文档说明(高分),代码注释详尽,非常适合新手理解使用。该项目是期末大作业、课程设计的理想选择,下载后简单部署即可运行。该系统功能全面且界面美观,操作简便,管理便捷,具有很高的实际应用价值。
  • 资料.zip
    优质
    这份竞赛资料包含了关于“天池天猫重复购买预测”比赛的相关信息和数据集,适用于研究用户行为分析与预测模型建立。 天池平台上有一个关于天猫重复购买预测的比赛。
  • 工业蒸汽量
    优质
    阿里云天池工业蒸汽量预测学习大赛是由阿里云主办的数据科学竞赛平台活动,旨在通过挑战赛促进机器学习算法在工业领域的应用与发展。参赛者需基于历史数据建立模型来准确预测未来一段时间内的蒸汽需求量,优胜者将获得丰厚奖励及与行业专家交流的机会。 阿里云天池学习大赛包括一项关于工业蒸汽量预测的比赛项目。
  • 贷款违约Python+详解(高
    优质
    本项目为“贷款违约预测”天池竞赛中的高分解决方案,使用Python编写,并详细解析了代码和策略。适合数据分析及风控模型研究者参考学习。 天池学习赛贷款违约预测Python源代码及文档说明(高分项目),包含详细注释以方便新手理解,个人得分为98分的优质项目,深受导师认可。适用于毕业设计、期末大作业以及课程设计等场景,下载后简单部署即可使用。
  • NL2SQL:首届中NL2SQL竞第六名
    优质
    本文为作者在阿里天池首届中文自然语言到SQL语句转换(NL2SQL)竞赛中获得优异成绩的心得总结和经验分享,旨在帮助对NL2SQL领域感兴趣的开发者和技术爱好者们更好地理解和实践这一技术。 排名:6 队名:爆写规则一万行 成员:(此处省略) 环境配置: - 操作系统:Ubuntu 18.04 - Python版本:3.6.5 - PyTorch版本:1.1.0 - CUDA版本:9.0 - CUDNN版本:7.1.3 所需软件包: 我们将使用BERT模型作为主干。尽管在比赛期间原始库已更新,但我们出于稳定性考虑选择使用旧版本。 所需的Python软件包如下: - fuzzywuzzy==0.17.0 - numpy==1.17.0 - torch==1.1.0 - pytorch-pretrained-bert==0.6.2 - tqdm==4.24.0 安装所需python软件包的命令: ``` pip install fuzzywuzzy numpy torch pytorch-pretrained-bert tqdm ```
  • 贷款违约Python(高).zip
    优质
    本资源提供在“天池”平台上进行贷款违约预测比赛中的高分项目的完整Python代码。内容涵盖数据预处理、特征工程及模型训练等,适合数据分析和机器学习初学者参考学习。 天池学习赛贷款违约预测Python源代码(高分项目).zip是一个已获导师指导并通过的97分设计项目,适合用作课程设计或期末大作业。该项目无需任何修改即可直接下载并使用,并且确保可以顺利运行。此资源完整无缺,可作为高质量的学习和实践材料。
  • 算法竞Notebook共.zip
    优质
    此压缩包包含参与阿里云天池算法竞赛中优秀的开源代码及Jupyter Notebook文件,供学习和研究使用。 【项目资源】:涵盖前端、后端开发、移动应用开发、操作系统、人工智能、物联网技术、信息化管理、数据库设计与优化、硬件开发以及大数据处理等多个领域的源代码。具体包括STM32微控制器相关项目,ESP8266无线模块应用程序,PHP脚本编程,QT图形用户界面框架,Linux系统程序,iOS平台软件,C++和Java语言应用开发,Python机器学习库使用案例,Web前端技术栈构建的网站服务端与客户端代码示例等。 【项目质量】:所有源码均经过严格的功能性测试验证,并确保可以直接运行且功能完备后再进行发布共享。这为使用者提供了可靠的入门资源和支持。 【适用人群】:无论是初学者还是希望深入学习某一特定领域的进阶者,都能从中找到适合自己的技术资料和实践案例;对于在校学生而言,则可以将其作为课程设计、毕业项目或大作业的参考材料;企业内部的技术人员也可以利用这些现成代码进行初期的产品开发与原型验证。 【附加价值】:每个项目的源码都具有较高的学习借鉴意义,同时也便于直接使用或者稍加修改后复刻。对于具有一定技术背景的研究者来说,在此基础上进一步改进和拓展功能将更加得心应手。 我们鼓励用户下载并积极尝试这些资源,并且欢迎大家相互交流心得与经验,共同推动个人及团队的技术成长与发展。