回答情况：
提问时间：
问题标签：
2回答
我正在努力学习更多关于关系数据库的知识，并且我认为没有更好的方法来学习然后去做一些实际的事情。我决定亲自尝试一下个人预算会计和预测。到目前为止，我已经做了一些研究，并想了解一下我目前的数据库设计和规范化。披露:这是一个个人项目。FORECASTED BUDGET有许多FORECASTED BUDGET CATEGORIESPAYEE有一个名称
样本数据</em
浏览 0修改于2018-11-06得票数 9
1回答
关于题目的理解？
数据库、sql
源端有两个数据源：src_a/src_b，每个源下面有a-g最多7个数据库，实际测评数据有可能少于7个数据库；每个数据库下面有固定的4张表，实际测评数据表结构有可能和给出的测试数据test_data_0不一致；目标端需要自己创建a-g和源端个数一样的数据库，每个库4张表；迁移程序需要把两个数据源下面a-g个数据库里面的数据合并到目标端a-g个数据
浏览 400提问于2022-01-01
我最近使用了DARPA网络流量数据包及其在KDD99中用于入侵检测评估的派生版本。
请原谅我有限的计算机网络领域知识，我只能从DARPA数据包头中获得9个特征。而不是KDD99中使用的41个特性。我打算继续我在UNB ISCX入侵检测评估DataSet上的工作。但是，我想从pcap文件中派生出KDD99中使用的41个特性，并将其保存为CSV格式。有没有一种快速/简单的方法来实现这一点？
浏览 0修改于2019-09-13得票数 5
回答已采纳
我对数据科学非常陌生(这是我的hello world项目)，我有一个由复习文本和数字数据(如表格数量)组成的数据集。还有一个评论栏，它是一个浮动(该餐厅所有用户评论的avg)。因此，一行数据可能类似于： rating: 3.765, tables: 30, parking: 20}建立了一个线
浏览 0提问于2019-08-18得票数 1
我有一个处理大量数据的独立函数，当给定一个user实例时，它会返回一个元组列表。第一个值对应于Model_X实例的主键，第二个值是预测评级。例如，它可能返回以下元组列表。[(1L, 5.25), (5L, 3.1), (23L, 1.83)]
我需要返回一个Model_X的QuerySet (它需要是一个QuerySet)，它只包含元组中列出的实例，并按这些元组中的预测评级排序
浏览 0修改于2011-04-29得票数 0
我正在实现矩阵分解来预测评论者对电影的评分。数据集取自MovieLen ()。这是一个经过充分研究的推荐问题，所以我只是出于学习目的而实现了这种矩阵分解方法。我将成本函数建模为训练数据集中预测评级和实际评级之间的均方根误差。我使用scipy.optimize.minimize函数(我使用共轭梯度下降)来分解电影评分矩阵，但是这个优化工具即使对于只有100K项的数据集也太慢了。我计划将我的算法扩展到2000万项的数据集。
浏览 0提问于2015-05-06得票数 3
是否有人知道如何访问Kyoto2006+数据集或其他标记的安全数据集？一封给这组日本作者的电子邮件还没有回复。DARPA和KDD集已经过时。如果其他人感兴趣，以下是一些集合的运行列表：-iCTF (未标记)
-DEFCON (无标签)
浏览 3提问于2013-08-31得票数 3
回答已采纳
我正在寻找由研究人员或自由职业者发表的数据集，可用于IDS/IPS测试和评估。数据集可以用于端口扫描、DoS攻击、远程到本地攻击、用户到根攻击或所有这些攻击。越大越好。DARPA入侵检测评估数据集上的一些内容将完全符合我的需要。
浏览 0提问于2012-05-22得票数 5
回答已采纳
1回答
强烈建议官方给一套带答案的测试数据？
腾讯云测试服务
为了方便大家自测，更好的集中精力在性能的优化上， 强烈建议官方：2.给出更详细的测评log，以及log格式的说明。
浏览 202修改于2021-12-24
假设我有一个用户购买产品的数据库(没有评级或类似的东西)，我想向他们推荐其他产品。我使用的是ATL.trainImplicit，其中的培训数据具有以下格式：Rating(user=2, product=2078, rating=1.0),因此，培训数据集中的所有评分都是1。预测评级给出最小值-0.6和最大评级1.85是正常的吗？我希望在0到1之间。
浏览 3修改于2016-04-25得票数 0
回答已采纳
3回答
我不明白为什么下面两个案例是不同的？因为懒惰的评估？Main> [x:xs | x:xs <- tails [1,2,3]]2)=> [[1,2,3],[1,3],[1], [2,2,3],[2,3],[2],[3,2,3],[3,3],[3]]
浏览 1修改于2011-03-05得票数 1
2回答
在那次比赛中，参赛者被用户提供了一个电影数据库和相应的评分，他们应该实现一个系统，最好地预测电影的评分，并使用该评分向用户推荐电影。对于评估，他们建议使用使用预测评级和实际评级作为参数的度量进行交叉验证。预测评级是使用用户的历史和他对电影的评级来计算的。
我正在尝试建立一个新闻推荐系统。同样，在Netflix的问题中，它们被提供了一个数据库。我想知道如何处理冷启动问题，因为在开始时没有新闻会被阅读(查看)。
浏览 0提问于2015-01-23得票数 5
1回答
腾讯云安全测评 ：此安装包缺少签名怎么解决？
android、打包
从AndroidStudio的Build->Generate Signed Bundle/APK打包带有签名的apk上传到 腾讯云安全测评时提示没有签名，怎么解决？谢谢
浏览 1275提问于2019-09-07
我正在对一个食品评论数据进行情感分析，并注意到如果评论有一个'!‘在这篇文章中，评论往往是积极的。因此，我计划根据评论来预测评论的评分，如果它涉及“！”收视率会更高。
浏览 0提问于2019-05-13得票数 0
1回答
我已经读过一些关于推荐系统中的矩阵分解(潜在因子模型)的论文，我可以实现该算法，我可以得到与论文在MovieLens数据集上所说的类似的均方根结果。然而，我发现，如果我尝试通过对预测评分进行排名来为每个用户生成top-K(例如K=10)推荐电影列表，似乎所有用户认为评分最高的电影是相同的。
这就是它的工作原理，还是我弄错了？
浏览 3提问于2012-12-07得票数 1
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号