在貝葉斯個性化排序(BPR)算法小結中，我們對貝葉斯個性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下簡稱BPR)的原理做了討論，本文我們將從實踐的角度來使用BPR做一個簡單的推薦。由於現有主流開源類庫都沒有BPR，同時它又比較簡單，因此用tensorflow ...

　　　　在矩陣分解在協同過濾推薦算法中的應用中，我們討論過像funkSVD之類的矩陣分解方法如何用於推薦。今天我們講另一種在實際產品中用的比較多的推薦算法:貝葉斯個性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下簡稱BPR)，它也用到了矩陣分解，但是和funkSVD家族 ...

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輸入數據說明數據:天氣情況和每天是否踢足球的記錄表 日期 踢足球 天氣 溫度 濕度 風速 1號 否(0 ...

朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...

朴素貝葉斯是一種十分簡單的分類算法，稱其朴素是因為其思想基礎的簡單性，就文本分類而言，他認為詞袋中的兩兩詞之間的關系是相互獨立的，即一個對象的特征向量中的每個維度都是互相獨立的。這是朴素貝葉斯理論的思想基礎。 朴素貝葉斯分類的正式定義： 設x={}為一個待分類項，而每個a為x的一個特征 ...

朴素貝葉斯 算法優缺點 優點：在數據較少的情況下依然有效，可以處理多類別問題 缺點：對輸入數據的准備方式敏感 適用數據類型：標稱型數據 算法思想： 朴素貝葉斯比如我們想判斷一個郵件是不是垃圾郵件，那么我們知道的是這個郵件中的詞 ...

1、朴素貝葉斯算法介紹 一個待分類項x=（a,b,c...），判斷x屬於y1,y2,y3...類別中的哪一類。 貝葉斯公式： 算法定義如下： （1）、設x={a1, a2, a3, ...}為一個待分類項，而a1, a2, a3...分別為x的特征 （2）、有類別集合C={y1 ...