原文:Python基於機器學習方法實現的電影推薦系統

推薦算法在互聯網行業的應用非常廣泛,今日頭條 美團點評等都有個性化推薦,推薦算法抽象來講,是一種對於內容滿意度的擬合函數,涉及到用戶特征和內容特征,作為模型訓練所需維度的兩大來源,而點擊率,頁面停留時間,評論或下單等都可以作為一個量化的 Y 值,這樣就可以進行特征工程,構建出一個數據集,然后選擇一個合適的監督學習算法進行訓練,得到模型后,為客戶推薦偏好的內容,如頭條的話,就是咨詢和文章,美團的就是 ...

2019-06-23 18:05 2 3913 推薦指數:

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各種機器學習方法的優缺點

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 朴素貝葉斯的優點:   對小規模的數據表現很好,適合多分類任務,適合增量式訓練。   缺點: ...

Mon Feb 24 00:45:00 CST 2014 0 2410
常用機器學習方法總結

1.決策樹算法   決策樹是一種樹形分類結構,一棵決策樹由內部結點和葉子結點構成,內部結點代表一個屬性(或者一組屬性),該結點的孩子代表這個屬性的不同取值;葉子結點表示一個類標。決策樹保證每一個實例 ...

Fri Aug 08 06:15:00 CST 2014 0 2685
基於機器學習推薦系統

機器學習: 自己的理解,機器學習是一門多領域的交叉學科,專門研究計算機怎么模擬或者實現人類的學習方式和行為,以獲取新的知識和技能,重新組織已有的知識結構和性能。 1.讀《大數據工程師飛林沙的年終總結&算法數據的思考》 推薦系統:涉及到不懂的名詞 1.1這個是一篇博客 ...

Mon Mar 30 07:12:00 CST 2015 0 7062
拓端tecdat|python機器學習推薦系統實現(以矩陣分解來協同過濾)

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=10911 用戶和產品的潛在特征編寫推薦系統矩陣分解工作原理使用潛在表征來找到類似的產品。 1. 用戶和產品的潛在特征 我們可以通過為每個用戶和每部電影分配屬性,然后將它們相乘並合並結果來估計用戶喜歡電影的程度 ...

Mon Feb 17 22:41:00 CST 2020 0 657
《統計學習方法》:統計學習 機器學習 統計機器學習

統計學習(statistical learning)是關於計算機基於數據構建概率統計模型並運用模型對數據進行預測與分析的一門學科. 統計學習也稱為統計機器學習(statistical machine learning). 統計學習的主要特點是: (1)統計學習以計算機及網絡為平台,是建立在 ...

Tue Nov 02 18:13:00 CST 2021 0 148
文本分類(機器學習方法)

文本分類實現步驟: 定義階段:定義數據以及分類體系,具體分為哪些類別,需要哪些數據 數據預處理:對文檔做分詞、去停用詞等准備工作 數據提取特征:對文檔矩陣進行降維、提取訓練集中最有用的特征 模型訓練階段:選擇具體的分類模型以及算法,訓練出文本分類器 評測階段:在測試集上測試 ...

Fri May 15 07:26:00 CST 2020 0 2238
機器學習方法--分類、回歸、聚類

原創 2017-07-27 馬文輝 MATLAB 作 者 簡 介 馬文輝,MathWorks中國應用工程師, 南開大學工學博士,在大數據處理與分析領域有多年研究與 ...

Sat Jul 29 07:20:00 CST 2017 0 7563
R語言進行機器學習方法及實例(一)

版權聲明:本文為博主原創文章,轉載請注明出處   機器學習的研究領域是發明計算機算法,把數據轉變為智能行為。機器學習和數據挖掘的區別可能是機器學習側重於執行一個已知的任務,而數據發掘是在大數據中尋找有價值的東西。 機器學習一般步驟 收集數據,將數據轉化為適合分析的電子數據 ...

Sun Oct 29 06:08:00 CST 2017 0 19547
 
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