一、余弦相似度: 余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性" 二维向量的余弦相似度: 多维向量的余弦相似度(类比) 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF): 收集用户行为 减噪与归一化 ...
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2020-09-25 13:19 0 711 推荐指数:
一、余弦相似度: 余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性" 二维向量的余弦相似度: 多维向量的余弦相似度(类比) 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF): 收集用户行为 减噪与归一化 ...
。 推荐系统使用的是基于邻域的算法,一类是基于用户的协同过滤算法,另一类是基于物品的协同过滤算法; ...
机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习中各种“度量”,“度量”主要由两种,分别为距离、相似度和相关系数 ...
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 ...
本文已经收录至我的GitHub,欢迎大家踊跃star 和 issues。 https://github.com/midou-tech/articles 机器学习整体难度还是有点,不过这个岗位真的是很香,钱多,发展空间足未来可期啊。 本篇文章面经是三位大佬面试百度 ...
余弦相似度 目录 余弦相似度概念 余弦相似度公式 余弦距离 1. 余弦相似度概念 在机器学习问题中,通常将特征表示为向量的形式,所以在分析两个特征向量之间的相似性时,常用余弦相似度来表示。 余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似度,取值范围 ...
前言 1. dice系数 2. diceloss原理 3. diceloss优缺点 4. diceloss实现; 4.1 二类别 【0,1】 【0, 255】 4.2 多类别 参考 1. 相似度计算之Dice系数; 2. https ...
Hash算法有三种,分别为平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash)。 针对以上三种的Hash算法详解见博客园文章 https://www.cnblogs.com/Kalafinaian/p/11260808.html 本文实现针对平均哈希算法 ...