摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法;而ALS ...
.ALS算法流程: 初始化数据集和Spark环境 gt 切分测试机和检验集 gt 训练ALS模型 gt 验证结果 gt 检验满足结果 gt 直接推荐商品,否则继续训练ALS模型 .数据集的含义 Rating是固定的ALS输入格式,要求是一个元组类型的数据,其中数值分别是如下的 Int,Int,Double ,在建立数据集的时候,用户名和物品名需要采用数值代替 如下:第一列位用户编号,第二列位产品 ...
2017-03-30 20:15 0 4564 推荐指数:
摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法;而ALS ...
线性回归之最小二乘法 1.最小二乘法的原理 最小二乘法的主要思想是通过确定未知参数\(\theta\)(通常是一个参数矩阵),来使得真实值和预测值的误差(也称残差)平方和最小,其计算公式为\(E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i ...
最小二乘法是机器学习中的基础知识点,一致对最小二乘法的理解不够深入,今天就花点时间来深入理解和探讨一下最小二乘法 最小二乘法,又称最小平方法,基本公式通俗来讲,二者先取个差值,在来个平方,最后搞一个和号上去,这就是最小二乘问题的思想,下面介绍下 最小二乘法 我们以最简单的一元线性模型 ...
宝宝问了我一个最小二乘法的算法,我忘记了,巩固了之后来总结一下。 首先先理解最小二乘法: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可 ...
目录 简介 一元线性回归下的最小二乘法 多元线性回归下的最小二乘法 最小二乘法的代码实现 实例 简介 个人博客: https://xiaoxiablogs.top 最小二乘法就是用过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配 ...
简介 最小二乘法在曲线,曲面的拟合有大量的应用. 但其实一直不是特别清楚如何实现与编码. 参考链接 https://www.jianshu.com/p/af0a4f71c05a 写的比较实在 作者的 代码链接 https://github.com/privateEye-zzy ...
1、前言 a、本文主性最小二乘的标准形式,非线性最小二乘求解可以参考Newton法 b、对于参数求解问题还有另外一种思路:RANSAC算法。它与最小二乘各有优缺点: --当测量 ...
最小二乘法原理十分简单,这里不再赘述。对于预测公式y' = a * x + b,最优解如下 double a = Sxy / Sxx; double b = yAvg - a * xAvg; double r = Sxy / Math.sqrt(Sxx * Syy); 其中,r ...