機器學習之推薦算法
1、知識點 L1正則化可以產生稀疏權值矩陣，即產生一個稀疏模型，可以用於特征選擇 L2正則化可以防止模型過擬合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止過擬合 2、代碼實現推薦案例 3、基於物品的協同過濾圖 ...
原文：機器學習算法學習---推薦系統的常用算法（一）
概括分類： 基於內容的推薦：這一類一般依賴於自然語言處理NLP的一些知識，通過挖掘文本的TF IDF特征向量，來得到用戶的偏好，進而做推薦。這類推薦算法可以找到用戶獨特的小眾喜好，而且還有較好的解釋性。這一類由於需要NLP的基礎，本文就不多講，在后面專門講NLP的時候再討論。 協調過濾推薦：本文后面要專門講的內容。協調過濾是推薦算法中目前最主流的種類，花樣繁多，在工業 界已經有了很多廣泛的應用。它 ...
2019-05-14 10:45 0 900 推薦指數：
相關推薦
機器學習算法學習---關聯分析算法（一）
Apriori算法 優點：易編碼實現。 缺點：在大數據集上可能較慢。 適用數據：數值型、標稱型。 1、關聯分析 關聯分析尋找的關系可以有兩種形式：頻繁項集或者關聯規則。 頻繁項集：經常出現在一塊的物品的集合； 關聯規則：暗示兩種物品之間可能存在很強的關系。 支持度：數據集中包含該項集的記錄所占 ...
機器學習算法學習---處理回歸問題常用算法（一）
乘以一些常量，再將結果加起來得到輸出。 Y=XTw如何求w,常用方法就是找出使誤差最小的w。 平方誤差 ...
機器學習算法學習---處理分類問題常用算法（一）
logistic回歸是一種廣義線性回歸（generalized linear model），因此與多重線性回歸分析有很多相同之處。它們的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求參數 ...
推薦系統算法學習導論
推薦（引擎）系統算法學習導論 作者：July。 出處：結構之法算法之道 引言 昨日看到幾個關鍵詞：語義分析，協同過濾，智能推薦，想着想着便興奮了。於是昨天下午開始到今天凌晨3點，便研究了一下推薦引擎，做了初步了解 ...
機器學習常用算法
機器學習常用35大算法 原文鏈接：https://www.52ml.net/19675.html 本文將帶你遍歷機器學習領域最受歡迎的算法。系統的了解這些算法有助於進一步掌握機器學習。當然，本文收錄的算法並不完全，分類的方式也不唯一。不過，看完這篇文章后，下次再有算法提起，你想 ...
機器學習之常用算法
1、按照學習方式划分 1.1 監督學習：輸入數據稱為“訓練數據”，每組訓練數據有一個明確的標識或結果。在建立模型的時候，監督學習建立一個學習過程，將預測結果與“訓練數據”的實際結果進行比較，不斷調整預測模型，直到模型的預測結果達到一個預期的標准。 1.2 無監督學習：數據 ...
[機器學習]推薦系統之協同過濾算法
在現今的推薦技術和算法中，最被大家廣泛認可和采用的就是基於協同過濾的推薦方法。本文將帶你深入了解協同過濾的秘密。下面直接進入正題. 1. 什么是推薦算法 推薦算法最早在1992年就提出來了，但是火起來實際上是最近這些年的事情，因為互聯網的爆發，有了更大的數據量可以供我們使用，推薦算法才有了很大 ...