RateStars

import { Rater } from 'feui'; components: { [Rater.name]: Rater } 代码演示 基础用法 <fe-cell title="设置默认" inline-desc="总共5星如果不改变的话"> <fe-rater v-model="data3" slot="value"></fe-rater> </fe-cell>

用户的评价类型可以分为显式评价和隐式评价。显式评价指的是用户明确地给出对物品的评价，最常见的例子是Pandora和YouTube上的“喜欢”和“不喜欢”按钮： 以及亚马逊的星级系统： 隐式评价 所谓隐式评价，就是我们不让用户明确给出对物品的评价，而是通过观察他们的行为来获得偏好信息。示例之一是记录用户在纽约时报网上的点击记录。 经过几周的观察之后，我们就可以为用户刻画出一个合理的模型了——她不喜欢

商品评价 商品评价：指买家对所购买商品的评价。 一、商品评价的具体操作：在个人中心找到商品评价，找到商品对其评价，添加评价内容，添加商品图片。 二、商品评价在后台的具体显示以及详细操作： 1、评价用户：指评价内容对应的用户名称。 2、评价类型：指对商品作出的好评、中评、差评。 3、评价时间：指买家对商品作出评价的时间查询。 4、评价信息：指评价用户名称、用户评价类型、用户评分的信息。 5、评价内容

用户价值是对一个人群或者满足一点条件的人群的互动质量进行评估。 价值评估 时间维度：今日之前，近3个月数据； 过滤：可添加查看某一人群或添加过滤条件； 过滤条件包含：系统属性（如国家、省份、来源类型等）；用户属性（如微信用户id、性别、昵称等） 评估指标： 互动总数：所有事件的累计； 互动人数：所有事件人数去重； 打开次数：所有打开小程序的次数； 平均访问时长：总访问时间/非跳出访问次数； 非跳出

3.2 价值评估 用户价值是对一个人群或者满足一点条件的人群的互动质量进行评估。 价值评估 时间维度：今日之前，近3个月数据； 过滤：可添加查看某一人群或添加过滤条件； 评估指标： 互动总数：所有事件的累计； 互动人数：所有事件人数去重； 访问次数：按照访问切分后的访问累计； 平均访问时长：总访问时间/非跳出访问次数； 非跳出的访问次数=总的访问次数-跳出的访问次数 新用户占比：新用户人数/所有用

3.2 价值评估 用户价值是对一个人群或者满足一点条件的人群的互动质量进行评估。 价值评估 时间维度：今日之前，近3个月数据； 过滤：可添加查看某一人群或添加过滤条件； 评估指标： 互动总数：所有事件的累计； 互动人数：所有事件人数去重； 访问次数：按照访问切分后的访问累计； 平均访问时长：总访问时间/非跳出访问次数； 非跳出的访问次数=总的访问次数-跳出的访问次数 用户画像 标签分类：基本信息、

综述 “以古为镜，可以知兴替；以人为镜，可以明得失。” 本文采用编译器：jupyter     首先提出一个关于分类准确度的问题： 一个癌症预测系统，输入体检信息就可以判断病人是否患有癌症。 如果这个系统的预测准确度为99.9%，这个系统是好是坏？   虽然99.9%的概率看上去比较大，但如果癌症产生的概率只有0.1%的话，我们辛辛苦苦做出来的系统和一个预测所有人都是健康的系统的性能完全相同；如果

老师操作指南-发布评分方式 评分方式包含“评分标准”、“题型设置”、“总分及成绩设置”三块内容。 评分标准 可以对课程考评标准做出详尽描述，这是学习者了解该课程成绩评定的主要途径。 评分标准会显示在学习者的学习页面中，请确保评分标准和总分及成绩设置是一致的，否则学习者会对成绩产生疑问。 题型设置 题型设置包括单元测验设置和单元作业设置，可以对主观题和客观题进行分值和打分机制设置，它们将用于单元测验