算法下的「奔跑」:谁来为外卖骑手的交通安全负责?
二、平台算法特征因需附加配送成本,外卖配送商品的价格普遍高于餐馆或商场的商品价格,外卖行业的营收主要在于消费体验的提升,即让用户足不出户也能享受商品服务。外卖行业的核心价值是时间价值增加,平台组织骑手提供配送服务,商家、用户支付配送服务费用以换取时间价值盈余,因此,配送时间是外卖行业运行的核心指标。外卖...
K均值聚类算法
K均值聚类算法,可以帮我们完成大量数据的分类任务。商业务中,精细化运营的前提是对用户进行分层,然后根据不同层次的用户采取不同的运营策略。这时候可以收集用户的消费频率、消费金额、最近消费时间等消费数据,并使用K-means算法将用户分为不同的层级,然后针对高价值用户,可以提供专享活动或个性化服务,提高用户价值感和...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
聚类算法要做的就是,在没有任何预先标注的情况下,将相似的数据点归为一簇,将不相似的数据点划分到不同的簇中。基于聚类算法,我们可以更容易地理解数据的分布、发现数据中的异常值,解决数据压缩、图像分割、市场细分等各类问题。常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering...
【行业观察】基于RFM特征聚类的银联某零售场景用户细分研究
K-means算法是一种基于距离划分的聚类算法,旨在通过一种概率性的方式选择初始聚类中心,以保证聚类中心的初始选择更加合理,其核心思想是从海量数据中随机选取出k个数据分别作为k类用户群的起始值,对剩余数据计算到各类用户群的距离,并分配到距离最近的用户群中,并计算将新形成的用户群的平均值作为新的用户集群值,不断...
【还不知道你就慢了!纯纯干货!数学建模竞赛最常用的4个算法!】
基本思想:K-means算法的目标是最小化数据点与其所属簇中心之间的平方距离之和,也就是最小化簇内的方差。通过迭代更新聚类中心,K-means算法能够找到合适的聚类结果。算法步骤:1.随机选择K个点作为初始的聚类中心。2.将每个数据点分配到距离其最近的聚类中心所在的簇。
在网络微观尺度上提取超图中的高阶指纹方法
在这里,我们提出了一种精确算法,用于计算超图中k阶高阶基序的频率(www.e993.com)2024年10月19日。首先要有效解决的基本子任务是超图同构问题(即在重新标记下确定两个超图的等价性)。实际上,对于每一个具有k个节点的连通子超图的出现,我们需要更新相应k阶高阶基序的频率。通过枚举和索引所有k阶高阶基序及其所有重标记,这个问题可以有效地解决,从...
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
也就是说,第k个分量的新协方差是每个数据点与该分量均值的平方偏差的加权平均值,其中权重是分配给该分量的点的概率。在单变量正态分布的情况下,此更新简化为:3、更新混合权值也就是说,第k个分量的新权重是属于该分量的点的总概率,用n个点的个数归一化。
浪潮云海首席科学家张东:面向一云多芯的系统设计方法
3.在应用层,InCloudOS于2023年1月完成首个一云多芯场景下SPECCloud基准测试,验证了基于单一资源池承载多型x86、ARM处理器架构的资源可管理性、计算密集型聚类算法K-means的跨架构程序可运行性、IO密集型分布式数据库Cassandra的状态可迁移性,并结合均衡调度算法,实现了扩展性超过90%,性能超过SLA基线20%,平...
模型篇P1:机器学习基本概念|算法|拟合|神经网络|视频生成模型...
聚类和关联规则学习等独立成分分析、K-Means和Apriori算法等客户细分(聚类);购物篮分析(关联规则学习)强化学习输入数据作为对模型的反馈,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于,它并不需要出现正确的输入/输出对,也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于...
【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!
资料来源:[3]异常检测算法之(KNN)-KNearestNeighbors-小伍哥聊风控,知乎:httpszhuanlan.zhihu/p/501691799依次计算每个样本点与它最近的K个样本的平均距离,再利用计算的距离与阈值进行比较,如果大于阈值,则认为是异常点。优点是不需要假设数据的分布,缺点是仅可以找出全局异常点,无法找到局部异常点...