一、余弦相似度: 余弦值越接近1,就表明夾角越接近0度,也就是兩個向量越相似,這就叫"余弦相似性" 二維向量的余弦相似度: 多維向量的余弦相似度(類比) 協同過濾(Collaborative Filtering, 簡稱 CF): 收集用戶行為 減噪與歸一化 ...
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2020-09-25 13:19 0 711 推薦指數:
一、余弦相似度: 余弦值越接近1,就表明夾角越接近0度,也就是兩個向量越相似,這就叫"余弦相似性" 二維向量的余弦相似度: 多維向量的余弦相似度(類比) 協同過濾(Collaborative Filtering, 簡稱 CF): 收集用戶行為 減噪與歸一化 ...
。 推薦系統使用的是基於鄰域的算法,一類是基於用戶的協同過濾算法,另一類是基於物品的協同過濾算法; ...
機器學習是時下流行AI技術中一個很重要的方向,無論是有監督學習還是無監督學習都使用各種“度量”來得到不同樣本數據的差異度或者不同樣本數據的相似度。良好的“度量”可以顯著提高算法的分類或預測的准確率,本文中將介紹機器學習中各種“度量”,“度量”主要由兩種,分別為距離、相似度和相關系數 ...
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 ...
本文已經收錄至我的GitHub,歡迎大家踴躍star 和 issues。 https://github.com/midou-tech/articles 機器學習整體難度還是有點,不過這個崗位真的是很香,錢多,發展空間足未來可期啊。 本篇文章面經是三位大佬面試百度 ...
余弦相似度 目錄 余弦相似度概念 余弦相似度公式 余弦距離 1. 余弦相似度概念 在機器學習問題中,通常將特征表示為向量的形式,所以在分析兩個特征向量之間的相似性時,常用余弦相似度來表示。 余弦相似度通過測量兩個向量的夾角的余弦值來度量它們之間的相似度,取值范圍 ...
前言 1. dice系數 2. diceloss原理 3. diceloss優缺點 4. diceloss實現; 4.1 二類別 【0,1】 【0, 255】 4.2 多類別 參考 1. 相似度計算之Dice系數; 2. https ...
Hash算法有三種,分別為平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差異哈哈希算法(dHash)。 針對以上三種的Hash算法詳解見博客園文章 https://www.cnblogs.com/Kalafinaian/p/11260808.html 本文實現針對平均哈希算法 ...