推荐系统常用评测指标预测准确度（Precision）评分预测准确度一般通过均方根误差（RMSE）和平方根误差（MAE）计算。对于测试集中的一个用户u和物品i，令评分预测：（测试集的一个用户u和物品i，令rui{r}_{ui}是用户u对物品的实际评分，而r^ui{{\hat{r}}_{ui}}是推荐算法给出的预测评分。假设我们用一个列表records存放用户评分数据，令records[i] =

【代码】mmlspark.lightgbm.LightGBMClassifier参数明。

构造函数-节点public class TreeNode {public int val=0;public TreeNode left = null;public TreeNode right = null;public int getVal() {return val;}public TreeNode(int val)

(1)sigmoid函数Sigmoid函数饱和使梯度消失。当神经元的激活在接近0或1处时会饱和，在这些区域梯度几乎为0，这就会导致梯度消失，几乎就有没有信号通过神经传回上一层。Sigmoid函数的输出不是零中心的。因为如果输入神经元的数据总是正数，那么关于w的梯度在反向传播的过程中，将会要么全部是正数，要么全部是负数，这将会导致梯度下降权重更新时出现z字型的下降。(2)Tanh函数Tanh解决了S