機器學習算法學習---推薦系統的常用算法（一）
概括分類： 1） 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 ...
原文：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。 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的比例。 針對項集 可信度 置信度：一條關聯規則 A gt B ，支持度 A,B 支持度 A 的比值為可信度。 ...
2019-05-23 18:36 0 990 推薦指數：
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轉載自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 朴素貝葉斯： 有以下幾個地方需要注意： 1. 如果給出的特征向量長度可能不同，這是需要歸一化為通長度的 ...
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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，其區別在於他們的因變量不同，多重線性回歸直接將w‘x+b作為因變量，即y =w‘x+b ...
【機器學習】--關聯規則算法從初識到應用
一、前述 關聯規則的目的在於在一個數據集中找出項之間的關系，也稱之為購物藍分析 (market basket analysis)。例如，購買鞋的顧客，有10%的可能也會買襪子，60%的買面包的顧客，也會買牛奶。這其中最有名的例子就是"尿布和啤酒"的故事了。 二、相關概念 交易集：包含所有 ...