用python做推薦系統（一）
一、簡介： 推薦系統是最常見的數據分析應用之一，包含淘寶、豆瓣、今日頭條都是利用推薦系統來推薦用戶內容。推薦算法的方式分為兩種，一種是根據用戶推薦，一種是根據商品推薦，根據用戶推薦主要是找出和這個用戶興趣相近的其他用戶，再推薦其他用戶也喜歡的東西給這個用戶，而根據商品推薦則是根據喜歡這個商品的人 ...
原文：推薦系統系列3-基於決策樹做推薦系統的方法
決策樹概念 決策樹是基於樹的結構來進行決策的，這與人類的認知方法類似，例如：今天會下雨么 針對此問題我們首先會進行一系列的判斷或者決策 今天陰天么，如果陰天，大概率 會下雨 如果晴天，大概率不下雨。如圖 。 圖 文本分類 所謂文本分類，就是基於文本的特征將其划分到具體的類別當中，與決策樹類似。只需要將文本的特征實例化，就可以將決策樹的概念融合到文本分類中。 圖 xgboost XGBoost e ...
2019-06-15 19:45 0 623 推薦指數：
相關推薦
用python做推薦系統（二）
一、簡介 繼上一篇基於用戶的推薦算法，這一篇是要基於商品的，基於用戶的好處是可以根據用戶的評價記錄找出跟他興趣相似的用戶，再推薦這些用戶也喜歡的電影，但是萬一這個用戶是新用戶呢？或是他還沒有對任何電影做評價，那我們要怎么去推薦他可能會有興趣的東西呢？這邊就是要介紹基於商品的相似度，我們打開豆瓣 ...
基於決策樹和智能搜索系統
實例1：讀心術猜數字游戲0-1000之間猜數字 猜出結果猜大了猜小了 從而得出最終的結果方法一：隨心所欲猜 方法二：每次取中間的猜(二分查找) 規則樹時間復雜度是對數級別 和人一樣作出的判斷方式人們對客觀事物的認識由認識個別的事物開始，進而認識事物的普遍規律根據歸納等方式作出判斷確定的判斷 ...
推薦系統的評測方法
推薦系統是由一個或者多個算法和策略組成的這樣一個系統，其商業價值在於實現產品提供者、產品用戶以及推薦平三者的利益共贏。無論從算法的角度還是從商業的角度，效果好不好都是我們所關心的問題，所以實踐者們對推薦系統系統提出了各種各樣的評測指標來衡量其優劣性和適用性 ...
決策樹系列（五）——CART
CART，又名分類回歸樹，是在ID3的基礎上進行優化的決策樹，學習CART記住以下幾個關鍵點： （1）CART既能是分類樹，又能是分類樹； （2）當CART是分類樹時，采用GINI值作為節點分裂的依據；當CART是回歸樹時，采用樣本的最小方差作為節點分裂的依據； （3）CART是一棵二叉樹 ...
決策樹系列（二）——剪枝
什么是剪枝？ 剪枝是指將一顆子樹的子節點全部刪掉，根節點作為葉子節點，以下圖為例： 為甚么要剪枝？ 決策樹是充分考慮了所有的數據點而生成的復雜樹，有可能出現過擬合的情況，決策樹越復雜，過擬合的程度會越高。 考慮極端的情況，如果我們令所有的葉子 ...
決策樹如何做剪枝
預剪枝 就是在決策樹生成過程中，在每次划分時，考慮是否能夠帶來決策樹性能的提升。如果可以提升決策樹的性能則會進行划分。如果不能則會停止生長。 一般的方法有如下幾種： 當樹的深度達到一定的規模，則停止生長。 達到當前節點的樣本數量小於某個閾值的時候。 計算每次分裂對測試集的准確性 ...
推薦系統
58同城作為中國最大的分類信息網站，向用戶提供找房子、找工作、二手車和黃頁等多種生活信息。在這樣的場景下，推薦系統能夠幫助用戶發現對自己有價值的信息，提升用戶體驗，本文將介紹58同城智能推薦系統的技術演進和實踐。 58同城智能推薦系統大約誕生於2014年（C++實現），該套 ...