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摘要: 与User-Based Collaborative Recommender System认为‘类似的用户会对同一个item给出类似的打分’不同,Item-Based Collaborative Recommender System的思想是‘同一个用户,会给类似的item,打出类似的分数’。听起来和C 阅读全文
posted @ 2018-01-27 05:31 Junfei_Wang 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Collaborative Recommender System基于User给Item的打分表,认为相似度很高的用户,会对同一个item给出相似的分数,找出K个相似度最高的用户,集合他们的打分,来推算目标用户对于某一item的打分。 1、每个用户打分的习惯范围不同,比如Bob习惯给出的最高分是5分, 阅读全文
posted @ 2018-01-26 05:43 Junfei_Wang 阅读(281) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最初对于牛顿法,我本人是一脸懵的。其基本原理来源于高中知识。在如下图所示的曲线,我们需要求的是f(x)=0的解: 对于懵的原因,是忘记了高中所学的点斜式(Point Slope Form),直接贴一张高中数学讲义: 因为我们一路沿着x轴去寻找解,所以迭代求f(x)=0的解得通用式为: 与梯度下降相比 阅读全文
posted @ 2018-01-24 21:58 Junfei_Wang 阅读(8768) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Covariance(协方差): Cosine Similarity: Pearson Corelattion Coefficient: 这篇文章写得不错:https://www.zhihu.com/question/20852004 阅读全文
posted @ 2018-01-24 05:13 Junfei_Wang 阅读(933) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 读取csv的代码: 读取不规则csv到pandas 阅读全文
posted @ 2018-01-22 09:36 Junfei_Wang 阅读(14903) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)适用于在Training Set中,输入X和输出Y都是离散型的情况。如果输入X为连续,输出Y为离散,我们考虑使用逻辑回归(Logistic Regression)或者GDA(Gaussian Discriminant Algorithm)。 试想,当我们拿到一 阅读全文
posted @ 2018-01-22 04:46 Junfei_Wang 阅读(560) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: DataFrame的创建 DataFrame内容读取与改变 Other Methods to define 阅读全文
posted @ 2018-01-21 10:16 Junfei_Wang 阅读(564) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 给Series赋值index和values 将乱序索引的两个Series根据索引相加 Series name and index name 阅读全文
posted @ 2018-01-21 09:18 Junfei_Wang 阅读(601) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在此引出另一种模型:Locally weighted regression algorithm(LWLR/LWR),通过名字我们可以推断,这是一种更加关注局部变化的模型。的确如此,在普通的linear regression algorithm中,cost function是完全基于training 阅读全文
posted @ 2018-01-17 05:03 Junfei_Wang 阅读(306) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python Numpy线性代数函数操作 1、使用dot计算矩阵乘法 2、获得方阵的对角线元素,计算方阵的迹,计算方阵的行列式 3、矩阵的转置,生成单位矩阵 阅读全文
posted @ 2018-01-04 08:07 Junfei_Wang 阅读(722) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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