嘟嘟_猪

摘要： 上新玩法： 玩法定位：适合新手 适合类目：服饰鞋包等非标品类目 原理：利用市场证明过的热销产品；利用非标品的定价差 操作： 1） 在搜索、直通车或排行榜找到销量高，价格中档偏上的产品 2） 搜索同款产品，找到产品价格低、确认有货的卖家，为了卖出产品时，可以在淘宝内其他店铺中拍下产品，让其他卖家代发货 阅读全文

摘要： 用户增长之种子用户的筛选 种子用户作用：带动社区活跃、贡献内容、对外传播、组织活动 种子用户具有：贡献能力强、活跃度高、容易接受新鲜事物、传播能力强、有领导力 种子用户按扩散模型划分 种子用户可分为革新者、先期采纳者、早期大多数、晚期大多数和落后者。 革新者：最潮的、对新鲜事物感兴趣的、接受能力强的 阅读全文

摘要： 用病毒传播撬动用户增长的杠杆 传播因子 以人际关系”信任”为纽带的传播，衡量病毒传播的两个核心指标是K因子（K-Factor）和病毒循环周期（Virial Cycle Time）: K因子，用于评判病毒传播的覆盖面。其公式为：K因子 = 感染率*转化率。 感染率：某个用户向其他人传播产品的程度，例如 阅读全文

摘要： 1、读入数据时，pandas默认int类型为int64，未采用最省类型方式读取，可通过以下方式优化内存 1）数值型能用更低内存类型保存就转换为更低内存类型 2) 将object类型转换为category类型 category 类型在底层使用整型数值来表示该列的值,而不使用原值.Pandas用一个字典 阅读全文

摘要： multiprocessing模块与map方法 import time from datetime import datetime from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool from functools import partial d 阅读全文

摘要： 原论文： http://learningsys.org/nips17/assets/papers/paper_11.pdf catboost原理： One-hot编码可以在预处理阶段或在训练期间完成。后者对于训练时间而言能更有效地执行，并在Catboost中执行。 类别特征： 为了减少过拟合以及使用 阅读全文

摘要： 原论文： http://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf lightgbm原理： gbdt困点： gbdt是受欢迎的机器学习算法，当特征维度很高或数据量很 阅读全文

摘要： stacking算法原理 1：对于Model1，将训练集D分为k份，对于每一份，用剩余数据集训练模型，然后预测出这一份的结果 2：重复上面步骤，直到每一份都预测出来。得到次级模型的训练集 3：得到k份测试集，平均后得到次级模型的测试集 4： 对于Model2、Model3…..重复以上情况，得到M维 阅读全文

摘要： http://selenium-python.readthedocs.io/locating-elements.html ################################################################################ ######## 阅读全文

摘要： 【爬虫案例】动态地图里的数据如何抓取：以全国PPP综合信息平台网站为例 http://mp.weixin.qq.com/s/BXWTf5hmq8vp91ZvgaphEw 【爬虫案例】动态页面的抓取！以东方财富网基金行情数据为例 http://mp.weixin.qq.com/s/bbw5caz4Ef 阅读全文