一、MF介紹 （1）實驗的主要任務：使用MF模型在數據集合上的評分預測（movielens，隨機80%訓練數據，20%測試數據，隨機構造 Koren的經典模型） （2）參考論文：MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=21641 工資模型 在勞動經濟學領域，收入和工資的研究為從性別歧視到高等教育等問題提供了見解。在本文中，我們將分析橫斷面工資數據，以期在實踐中使用貝葉斯方法，如BIC和貝葉斯模型來構建工資的預測模型。 加載包 在本實驗中，我們將使 ...

組合預測模型---基於R語言的模型組合 組合預測模型的普遍形式為各個單項預測模型的加權平均， 因此組合預測模型的重點在於加權系數的確定。如果對各個單項預測模型的加權系數賦值合理， 那么整個組合預測模型的預測精度也會相應提高。目前常用的方法有算術平均法、 最優權數法、 方差倒數法等方差倒數法 ...

推薦系統很重要的原因：1》它是機器學習的一個重要應用2》對於機器學習來說，特征是非常重要的，對於一些問題，存在一些算法能自動幫我選擇一些優良的features，推薦系統就可以幫助我們做這樣的事情。 推薦系統的問題描述 使用電影評分系統，用戶用1-5分給電影進行評分（允許評分在0-5 ...

一、FM介紹 （1）實驗的主要任務：使用FM在movielen數據集上進行電影評分預測任務（rendle的工作，經典的特征選擇） （2）參考論文：Factorization Machines （3）部署環境：python37 + pytorch1.3 （4）數據集：Movielen ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=22721 原文出處：拓端數據部落公眾號 Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在給定的模型上執行正則化和變量選擇。根據懲罰項的大小，LASSO將不太相關的預測因子 ...

一、選題背景： 二、數據說明： 三、實施過程及代碼： #添加薪資均值 薪 ...

比如Java，為了上一個機器學習模型去大動干戈修改環境配置很不划算，此時我們就可以考慮用預測模型標記語 ...