基于python2.7。 最后效果图： 遗憾：未能有效移除'笔迹'。 ...

https://cn2.zuidadianying.com/20190207/Iog0PcJq/index.m3u8 熊出没·原始时代 http ...

两种推荐算法的实现 1.基于邻域的方法(协同过滤)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基于隐语义的方法(矩阵分解)：SVD。 使用python推荐系统库surprise。 surprise是scikit系列中的一个 ...

数据文件: u.data(userid itemid rating timestamp) u.item(主要使用 movieid movietitle) 数据操作 把u.data导 ...

1.Mahout 简介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人 ...

从深度学习卷积神经网络入手，基于 Github 的开源项目来完成 MovieLens 数据集的电影推荐系统。 什么是推荐系统呢？ 什么是推荐系统呢？首先我们来看看几个常见的推荐场景。 如果你经常通过豆瓣电影评分来找电影，你会发现下图所示的推荐： 如果你喜欢购物，根据你的选择和购物行为 ...

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统。 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender。 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统，我这里用pytorch0.4做了个移植。 本文实现的模型Github仓库 ...

推荐例子介绍 根据典型关键数据 导演 演员 关键字 题材 'keywords', 'cast', 'genres', 'director' 构造自然语言的组合特征，利用CountVectorizer计算每个词出现的次数，作为特征向量， 使用余弦相似性构造所有电影之间的相似性 ...