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machine-learning - 选择通过浏览历史估计用户性别的算法

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:23:19 24 4
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我的任务是分析用户的网络历史记录以估计年龄性别。作为输入,我有大量用户浏览历史记录的数据。但对我来说,主要的复杂性是为此选择合适的算法。据我了解,最简单的方法是按男女比例对所有网站进行排名,并为此使用一种分类算法。我对吗?你能帮我选择合适的算法吗?

最佳答案

您可以从 Naive Bayes 开始分类器,与早期版本的垃圾邮件过滤器中使用的分类器相同。

这个想法是给每个 URL 打分,例如浏览历史记录中有该 URL 的男性所占的百分比,并将一个人的浏览历史记录中所有 URL 的所有分数结合起来,以尝试预测他们的类型.

关于machine-learning - 选择通过浏览历史估计用户性别的算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25119966/

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