推荐系统(recommender systems):预测电影评分--问题描述
推荐系统很重要的原因：1》它是机器学习的一个重要应用2》对于机器学习来说，特征是非常重要的，对于一些问题，存在一些算法能自动帮我选择一些优良的features，推荐系统就可以帮助我们做这样的事情。 推荐系统的问题描述 使用电影评分系统，用户用1-5分给电影进行评分（允许评分在0-5 ...
原文：推荐系统（Recommender systems）
目录 推荐系统 Recommender systems .预测电影评分 .协同过滤 collaborative filtering 具体算法实现 .协同过滤算法的向量化实现 推荐系统 Recommender systems 这里讨论推荐系统有两个深层原因或者说动机，第一个原因在于它是机器学习的一个重要应用，在过去的几年中在参观硅谷的各种科技类公司中，经常在那些公司里与开发机器学习应用的人交流，谈 ...
2017-07-29 23:15 0 1710 推荐指数：
相关推荐
推荐系统(recommender systems):均值归一化(mean normalization)
均值归一化可以让算法运行得更好。 现在考虑这样一个情况：一个用户对所有的电影都没有评分，即上图所示 的Eve用户。现在我们要学习特征向量（假设n=2） 以及用户5的向量θ(5),因为用户Eve没 ...
用Python构建你自己的推荐系统（Implementing your own recommender systems in Python）
用Python构建你自己的推荐系统 现如今，网站用推荐系统为你提供个性化的体验，告诉你买啥，吃啥甚至你应该和谁交朋友。尽管每个人口味不同，但大体都适用这个套路。人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西，也倾向于与自己身边的人有相似的口味。推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测 ...
推荐系统(recommender systems):预测电影评分--构造推荐系统的一种方法：基于内容的推荐
如何对电影进行打分:根据用户向量与电影向量的内积 我们假设每部电影有两个features,x1与x2。x1表示这部电影属于爱情片的程度，x2表示这部电影是动作片的程度，如Romance fore ...
推荐系统(recommender systems):预测电影评分--构造推荐系统的一种方法：协同过滤(collaborative filtering )
协同过滤(collaborative filtering )能自行学习所要使用的特征 如我们有某一个数据集，我们并不知道特征的值是多少，我们有一些用户对电影的评分，但是我们并不知道每部电影的特征 ...
Recommender Systems Handbook读书笔记之7
Recommender Systems Handbook读书笔记之7 《Recommender Systems Handbook》，市面上不多的关于推荐系统的书之一。2010年10月出版，英文版。目前还没有中文版，估计出中文版的可能性不大，读者数量太少了。全书871页，比较 ...
论文阅读 - Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems
本文为阅读 MF 经典论文 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems 的笔记。 推荐系统算法 从推荐系统做推荐的依据，大体上可以将推荐系统分为两种： 基于内容 协同过滤 基于内容的推荐算法 对于用户 ...
20个优秀的 CSS 网格系统（CSS Grid Systems）推荐
在制作网站的时候，你必须要确保有一个系统化、结构合理的布局使得能够更快更轻松的组织网站的内容。网格系统为网页设计师们提供了一种快速构造网页内容布局的方法。借助这个工具，设计师可以根据预制结构进行布局，节省了大量的时间和精力。今天这篇文章向大家推荐20个优秀的 CSS 网格系统，其中还有融合 ...