摘要：
三句话总结： 原理：通过TCP/IP协议进行通信，实现扩屏 https://blog.csdn.net/qq_28106269/article/details/79297132 共屏软件:https://spacedesk.net/ 阅读全文
摘要：
推荐系统评测 什么才是好的推荐系统？这是推荐系统需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方：用户、物品系统者和提供推荐系统的网站。 推荐系统的实验方法 在介绍推荐系统的指标之前，首先看一下获取这些指标的主要实验方法。主要有3种：即离线实验、用户调查和在线实验 1.离线实验 离线实验的方 阅读全文
摘要：
基于协同过滤的推荐系统 为了让推荐结果符合用户口味，我们需要深入了解用户和物品。用户的兴趣是不断变化的，但用户不会不停的更新兴趣描述。最后，很多时候用户并不知道自己喜欢什么，或者很难用语言描述自己喜欢什么，因此，我们需要通过算法自动发觉用户行为数据，从用户的行为中推测用户的兴趣，从而给用户推荐满足他 阅读全文
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代码案例： 代码案例： import recsys.algorithm recsys.algorithm.VERBOSE = True from recsys.algorithm.factorize import SVD from recsys.datamodel.data import Data 阅读全文
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k-means案例分析 手写数字数据上K-Means聚类的演示 from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans def kmeans(): """ 手写数字聚类过程 :return: No 阅读全文
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推荐系统 推荐系统 在研究如何涉及推荐系统之前，了解什么是好的推荐系统至关重要。 什么是推荐系统 如果想买牛肉，你有多少种方法？假设附近有一个24小时便利店，你可以走进店里，看看所有的货架，转一圈找到牛肉，然后比较几个牌子的口碑或者价格找到自己喜欢的牌子，掏钱付款。如果附近有宜家沃尔玛，你可以走进店 阅读全文
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非监督学习之k-means 非监督学习之k-means K-means通常被称为劳埃德算法，这在数据聚类中是最经典的，也是相对容易理解的模型。算法执行的过程分为4个阶段。 1.首先，随机设K个特征空间内的点作为初始的聚类中心。 2.然后，对于根据每个数据的特征向量，从K个聚类中心中寻找距离最近的一个 阅读全文