机器学习之推荐算法
1、知识点 L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合 2、代码实现推荐案例 3、基于物品的协同过滤图 ...
原文：机器学习算法学习---推荐系统的常用算法（一）
概括分类： 基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨论。 协调过滤推荐：本文后面要专门讲的内容。协调过滤是推荐算法中目前最主流的种类，花样繁多，在工业 界已经有了很多广泛的应用。它 ...
2019-05-14 10:45 0 900 推荐指数：
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