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【推荐系统系列6】ALS推荐算法原理

ALS算法原理ALS算法是2008年以来,用的比较多的协同过滤算法。它已经集成到Spark的Mllib库中,使用起来比较方便。从协同过滤的分类来说,ALS算法属于User-Item CF,也叫做混合CF。它同时考虑了User和Item两个方面。用户和商品的关系,可以抽象为如下的三元组:<User,Item,Rating>。其中,Rating是用户对商品的评分,表征用户对

#最小二乘法
【推荐系统系列1】推荐系统评测指标

0、前言: 什么才是好的推荐系统?这是推荐系统评测的需要解决的首要问题。那我们怎么去判断一个系统的好坏呢?我们认为一个好的推荐系统不仅仅能够准确的预测用户的行为,而且还能够扩展用户的视野,帮助用户发现那些他们可能会感兴趣但却不那么容易发现的东西。 评价一个推荐系统的好坏一般有几个不同的指标,这些指标包括:准确度、覆盖度、新颖度、惊喜度、信任度等。这些指标中,有些是可以离线计算,有的只能在线计算,有

【树莓派】树莓派4B如何安装Neo4j图形数据库

1、什么是neo4j数据库?neo4j数据库是图数据库的一种,属于nosql的一种,常见的nosql数据库还有redis、memcached、mongDB等,不同于传统的关系型数据库,nosql数据也有其独特之处,例如图数据库,在处理对象(在图数据库中称为节点)之间的关系的能力要远高于传统的关系型数据库。2、neo4j优势作为非关系型数据库中的图数据库,neo4j的使用较为广泛,neo...

【树莓派】树莓派4B新手篇:安装官网Raspbian Buster系统及基础配置

目录1、前言2、树莓派4B有什么特色?3、树莓派新手准备4、烧录Raspbian Buster系统到Micro SD卡开启SSH及配置无线连接5、启动安装树莓派系统启动树莓派6、树莓派的基本配置6.1 系统配置6.2 更改apt软件源与系统源6.3 更改pip源6.4 安装远程桌面6.5 安装中文字体1、前言对于很多程序员而言,树莓派如今...

机器学习与数据挖掘基本算法初步介绍

随着互联网技术的发展,特别是web2.0时代的到来,互联网为我们提供了丰富的数据来源,如何充分的利用这些数据,挖掘用户信息,是下一代互联网急需解决的问题。机器学习和数据挖掘主要是解决以下几个方面的问题,分类与预测,优化,独立特征提取等。机器学习的很多算法都是基于以下图1中模型来进行设计。 图1 学习系统模型我们应对外界环境的刺激输入,在实践的过程中不

#数据挖掘#机器学习#算法 +1
【知识图谱】Neo4j 导入数据构建知识图谱的三种方法

目录Neo4j数据导入5种方式1、使用Cypher语言创建1.1 创建节点【create】1.2 修改节点的属性1.3创建带属性值的节点1.4 创建节点间的关系1.5 其他操作命令1.6 cypher查询语言的使用规律2、使用load csv导入数据2.1构建容器(非必须)2.2 导入节点csv文件2.3 创建索引并删除重复节点2.4 导入关...

#知识图谱
带你入门多目标跟踪(一)领域概述

现在从目标检测和单目标跟踪方向转来做多目标跟踪的小伙伴应该有不少,但由于多目标跟踪任务本身的复杂性,导致其入门会比目标检测与单目标跟踪困难不少。再加上论文分布在各个会议,开源代码较少,都造成了多目标跟踪的研究门槛较高。本文旨在带领大家入门多目标跟踪,了解多目标跟踪领域的发展概况,让大家更方便直观地理解这个问题。1. 简介多目标跟踪,即MOT(Multi-Object Tracking),顾...

#目标跟踪
数据挖掘150道试题 学会你也具有专业能力

一、单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A)(a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。(b)描述有多少

#数据分析
CDA数据分析师认证考试模拟题库

CDA等级考试模拟题库Level 11、分析教师和会计师之间收入的差异,选择什么分析方法最合适?A、卡方分析B、方差分析C、两样本T检验D、相关系数答案C 2、分析购买不同产品的频次时,使用以下哪个任务?A、列表数据B、汇总表C、汇总统计量D、单因子频数答案D  2、分析购买不同产品的频次时,使用以下哪个任务?

#数据分析
机器学习——Python实现逻辑回归

逻辑回归是一项可用于预测二分类结果(binary outcome)的统计技术,广泛应用于金融、医学、犯罪学和其他社会科学中。逻辑回归使用简单且非常有效,你可以在许多机器学习、应用统计的书中的前几章中找到个关于逻辑回归的介绍。逻辑回归在许多统计课程中都会用到。

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