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  • 回答了问题 2016-07-13

    data type error————已解决

    日志显示数据类型错误，不是很明显么。
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  • 回答了问题 2016-07-13

    如何对离散特征生产哑变量

    回 楼主(猪猪侠1) 的帖子 自己想办法写SQL解决。或者写个MR任务。
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  • 回答了问题 2016-07-06

    如何实现对不同的歌手训练出不同的模型参数

    没明白你的意思。
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  • 回答了问题 2016-07-01

    数加平台里面不能用sql语句中的insert吗？

    尽量 insert overwrite 吧，insert into 有风险，你可以insert overwrite (select * from t1 union all select * from t2)
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  • 回答了问题 2016-07-01

    如何解决需要在机器学习时使用循环的情况？

    循环可以通过平台的调度系统实现。
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  • 回答了问题 2016-07-01

    怀疑是casta.plays as bigint出了问题

    cast 之前先 去掉 null 值试试
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  • 回答了问题 2016-07-01

    关闭浏览器后，平台还会运行自己的脚本和机器学习模型吗？

    会继续运行
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  • 回答了问题 2016-05-31

    想问一下，关于播放次数的问题。

    回 楼主(ricky007) 的帖子 action_type 是播放
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  • 回答了问题 2016-05-31

    请问预测的日期内会有新的用户出现吗？

    回 1楼(水半夏) 的帖子 会有的
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  • 回答了问题 2016-05-31

    请问初始播放量是指20150301之前该歌曲的播放总量吗

    回 楼主(gandalfnl) 的帖子 是的
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  • 回答了问题 2016-05-26

    关于预测的天数里有歌手发布新歌情况的咨询

    回 楼主(sensensen) 的帖子 算的。
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  • 回答了问题 2016-05-26

    关于记录收集时间

    回 4楼(进击的木头) 的帖子 这一点影响可以忽略不计吧。
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  • 回答了问题 2016-05-04

    关于数据的几个疑问

    回 楼主(志正) 的帖子 1. 对用户做了抽样， 真实结果也是在这个抽样用户集上的播放结果。所以只需要在给定的用户集上做预测即可。       2. 有可能的
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  • 回答了问题 2016-04-21

    关于阿里音乐预测的问题

    回 楼主(洋枪鱼) 的帖子 用户行为表中的行为记录之间独立的，下载、收藏、播放都会产生一条记录，时间戳代表行为发生的时间。 不算播放数。
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  • 回答了问题 2016-04-17

    关于结果需要统计的播放量问题，疑问

    回 楼主(attacking) 的帖子 播放量，是指播放记录的数量。
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  • 回答了问题 2016-04-16

    想问预测的2个月内有新晋歌手吗？

    回 楼主(liruihong) 的帖子 没有，不会出现在测试集中。
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  • 回答了问题 2016-04-13

    关于用户行为数据的actiontype属性有几个不明白的问题

    回 楼主(雷公斤) 的帖子 对的，每个行为都会单独产生一条记录。
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  • 回答了问题 2016-04-03

    初始播放量的问题

    回 楼主(大大的boss) 的帖子 初始播放量是指比赛提供的数据前，即3月1日前的历史播放量，供大家参考。
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  • 回答了问题 2016-03-31

    样本数据50名艺人播放量折线图

    回 12楼八嘎思密达的帖子 大部分的艺人应该每天都有数据的，并不存在你说的5、6月份没有数据的现象。 你可以把你关联的脚本贴出来看看有什么问题。
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  • 回答了问题 2016-03-31

    未来预测的时间段艺人是否可能发布新的歌曲

    回 楼主1202ke的帖子 是有可能有新用户和新歌曲的。 参见比赛详情页的这个FAQ: Q:要预测的艺人当天的播放数据是基于user表中已有用户的播放，还是预测网站中所有用户的播放？ A:需要预测网站中所有用户的播放。注：初赛中是针对用户做了一次随机抽样，后续的真实结果也做了处理。所以原则上，只需要根据已有的用户规模做合理预测即可。 ------------------------- 回 2楼1202ke的帖子 理论上歌曲发布了会一直处于在线状态。 建议你做一些初步的数据分析工作，看下是否存在歌曲行为数据在一个时间点后突然消失。 ------------------------- 回 6楼(qqqqqqq1) 的帖子 你这个问题问的很好，这也是大家各自展示数据分析和预测策略的地方，还有如何在不可预测的时候尽量地做得更好。
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