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cmd:下直接：python -m pip install 包名 阅读全文
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基于邻域的协同过滤主要分为两类，基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。前者给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品，后者则是推荐和他之前喜欢过的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法 这里介绍基于用户的协同过滤，从定义来说，可以分为以下两步进行： 计算用户相似度的基本算法： （1）Jaccar 阅读全文
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1.处理数据集：将用户行为数据集按照均匀分布随机分成M份，挑选一份作为测试集，剩下的M-1份作为训练集 2.评测指标 ①准确率和召回率 对用户u推荐N个物品（记为R(u)）,令用户u在测试集上喜欢的物品的集合为T(u)，召回率和准确率可以用来评测推荐算法的精度，计算公式为 ②覆盖率覆盖率反应了推荐算 阅读全文
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转自 http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基于图的模型是推荐系统中相当重要的一种方法，以下内容的基本思想是将用户行为数据表示为一系列的二元组，每一个二元组(u,i)代表用户u对物品i产生过行为，这样便 阅读全文
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在大家都在准备毕设的时候我还在参见面试，在大家都实习回来的时候，我还继续面试，桑心，今天面试，越挫越勇。。。。 这次面试我还是一如既往的选择了算法岗，经过上次的教训，这段时间除了忙论文，就是推导机器学习的公式了，，，，，这次面试开始的时候还比较顺利，随机森林，决策树，预剪枝后剪枝的区别（这点是我以前 阅读全文
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马尔科夫过程 马尔科夫过程可以看做是一个自动机，以一定的概率在各个状态之间跳转。 考虑一个系统，在每个时刻都可能处于N个状态中的一个，N个状态集合是 {S1,S2,S3,...SN}。我们现在用q1,q2,q3,…qn来表示系统在t=1,2,3,…n时刻下的状态。在t=1时，系统所在的状态q取决于一 阅读全文
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转自 http://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/39054023 同朴素贝叶斯一样，高斯判别分析（Gaussian discriminant analysismodel, GDA）也是一种生成学习算法，在该模型中，我们假设y给定的情况下，x服从混 阅读全文
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以前学python的时候一直在网上找资料，看别人博客上的内容，学的东西感觉好乱，直到看了一本书：python编程从入门到精通，虽然基础知识是我一天看完的，但是还是感觉豁然开朗，如果对于初学者，可以看看这本书，边看，边做上边的练习题，感觉真的很棒！！由于记忆力不好，还是想把看到的知识总结一下，以备以后 阅读全文
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转自 国内外网站如果你想搜索比较新颖的机器学习资料或是文章，可以到以下网站中搜索，里面不仅包括了机器学习的内容，还有许多其它相关领域内容，如数据科学和云计算等。InfoWord：http://www.infoworld.com/reviews/Kdnuggets：http://www.kdnugge 阅读全文
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他通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 adaboost提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权重，而降低那些被正确分类样本的权重，这样使得，那些没有得到正确分类的数据，由于其权重的加大而受到后一轮的弱分类器的更大的关注。在组合阶段，加大分类误差率小的 阅读全文