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[爆卦]logistic數學是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇logistic數學鄉民發文沒有被收入到精華區：在logistic數學這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 logistic數學產品中有2篇Facebook貼文，粉絲數超過2萬的網紅Mina 安米娜，也在其Facebook貼文中提到， 😇很榮幸受邀到 women in data science 2020 演講😇 題目：在網路聲量定產品好壞的年代，我們需要好的機器學習來翻轉👌🏻 在電商時代趨勢下，消費者在購物前習慣透過商品歷史客戶評價（Customer Reviews）來進行選購，就像我在淘寶買衣服之前，一定會看其他消費者穿搭照...

　同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過5,140的網紅寶博士，也在其Youtube影片中提到，【來賓：鄭國威 泛科知識公司知識長及共同創辦人】錄音時間2020.09.25 🔰《攸關貧富與生死的數學》 出版：天下文化 | 作者： 葉茲（Kit Yates）| 譯者： 林俊宏 🔰《反智：不願說理的人是偏執，不會說理的人是愚蠢，不敢說理的人是奴隸》 出版社：天下文化 | 作者： 古倫姆斯（Dav...

「logistic數學」的推薦目錄
  • Mina 安米娜

    logistic數學 在 Mina 安米娜 Facebook 的最佳貼文

    2020-04-12 19:00:47
    有 182 人按讚

    😇很榮幸受邀到 women in data science 2020 演講😇

    題目：在網路聲量定產品好壞的年代，我們需要好的機器學習來翻轉👌🏻

    在電商時代趨勢下，消費者在購物前習慣透過商品歷史客戶評價（Customer Reviews）來進行選購，就像我在淘寶買衣服之前，一定會看其他消費者穿搭照片一樣，有時候會瞬間滅火，有些衣服在模特身上是玲瓏有緻，穿在一般老百姓身上就是灌香腸。

    或是某些客戶習慣A商品頁面攻擊Ｂ商品，或是趁機打其他商品廣告，試圖把潛在客戶引開。

    客戶評價以往大多採用人工的方式進行審核，但在評價數量與日俱增，我們需要機器學習演算法來簡化人類的工作量🤗，透過演算法的方式針對商品評價進行篩選，不僅可減少人力支出，更可以有效的進行模型優化。

    ◽️分析工具：
    SQL database🐬
    python pandas scikit-learn 🐍

    ◽️實務分析流程:
    整理特徵-->處理樣本不平衡-->特徵選擇-->羅吉斯迴歸-->評估指標(recall rate)-->決定臨界值-->結合多模型成就最終版數學模型

    ◽️白話文：
    Customer Reviews是由購買和使用過該產品的顧客對產品進行的評論。

    一個新的 評價 進來，丟入最終版數學模型後，模型會給此 評價 一個分數，此時若算出來的 分數>0.75 我們就會直接將這條 評價 放到 電商平台網站上，若 分數< 0.75 則會進一步交由人工小組審查，若通過人工小組審查則放上網站，反之移除。

    🍊有趣的小常識：
    此次用到的演算法叫羅吉斯回歸(Logistic regression)
    ，很多朋友都在問為什麼要叫做regression呢？

    從前從前英國科學家想要研究“身高都很高的夫妻，是否會生下更高的兒女？”，於是發現父母特徵的確會遺傳給後代，但是並不會產生極端身高的族群。當父母的身高已經遠離平均身高時，生下的兒女身高並沒有持續「遠離」平均，而會稍微「靠近」平均，也就是相對矮了一點。

    把這個「極端」往「平均」移動的現象稱為「 regression to the mean 」，很有趣吧🙈🙈

    🐶Mina IG : https://reurl.cc/8GZZjb
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    最後謝謝

    讀書會 Republic of AI Developer
    研討會 Women in Data Science Taipei

    還有週末被我逼迫聽我rehearsal 的朋友們 😆😆

  • 大英國辦公室小職員

    logistic數學 在 大英國辦公室小職員 Facebook 的最佳貼文

    2015-11-08 20:30:59
    有 88 人按讚


    [電子商務] 11月的電商大戰,不是折扣,而是物流

    11月,電子商務的大月,月初有亞洲的1111光棍節,月底有美英的Black Friday黑色星期五,各家廠商想必早已準備好商品折扣來搶生意.

    英國的Black Friday黑色星期五是從去年爆發,在店頭發生消費者大打出手搶便宜電視或3C用品,甚至叫了警察來主持公道.網路上則是突然瞬間的流量,搞垮了很多網站.

    這一年來英國媒體已有無數的文章討論Black Friday,大多是說這是個自相殘殺的行銷活動,無法永續發展,因為削價因而利潤變低,爆衝的流量又搞死IT等等等相關單位.但是,我認為今年黑色星期五各通路仍然不會缺席,誰缺了席就表示把銷售讓給對手了. 關鍵在於誰可以在Commercial/Trading到logistic物流準備最週全.

    去年爆衝的訂單,網站們前台收單收得開心,但是不少網站的物流倉儲端幾乎都被壓垮了.後續12月的訂單出貨運送日會到聖誕節後,哪有人想要在聖誕節後才收到禮物運送的,因此就不會在此網站購物了.這也是為什麼反對Black Friday的原因之一,此日並沒有incremental sales額外銷售額,只是提前收單,並又爆量搞死自己.

    也因此今年誰在Black Friday後還有商品庫存,並且倉儲能消化Black Friday的訂單,並且穩定出貨是很重要的制勝原因.

    為了要贏這一仗,當然在去年Black Friday後立即開始準備今年,尤其是物流倉儲的必要投資.
    首先是個數學問題,平均每日出貨量是1千張訂單,Black Friday當天收了3萬張訂單,平常這需要30天才能出貨完畢,還不包含後續的訂單.怎麼辦?

    現代化的倉儲完全是系統化,為了增加capacity出貨容量,倉儲從頭到尾都需要重新思考,並且修改系統,例如快速出貨商品的擺放位置、整個倉儲自動取貨流程哪裡可以加速、需要增加多少個包裝作業台、系統允許新增多少作業台、需要多少作業員、需要多少空間等.

    在倉儲工作絕對是個減肥的工作,因為通常都要走很多路,一天下來量很可觀,不是因為倉庫面積都比足球場大好多倍,而是在工作範圍內來回來回.我強烈建議從事電子商務的人,不論是哪個工作,都應該去倉儲看看,尤其是自動化的倉儲,去見識去了解,畢竟這是整個電商購物流程的最後一哩.

    自動化的物流系統看看京東的影片，英國大零售商都有這樣的系統 http://m.v.qq.com/page/o/o/x/o00184hjwox.html

    誰贏了Black Friday銷售,大致就贏了整個聖誕節的銷售,今年大戰結果如何,我拭目以待!

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