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SparrowRecSys电影推荐系统项目（一）前言一、SparrowSystems总体架构图二、数据部分2.模型部分总结前言SparrowrecSys推荐系统是王喆老师非常好的一个项目实战，我打算把这个项目弄懂并深入挖掘自己喜欢的领域。一、SparrowSystems总体架构图这个架构图逻辑清晰，将整个推荐系统分为3部分：数据部分、模型部分、前端部分。二、数据部分推荐系统数据部分主要负责的是用户

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、感知机算法初步理解二、代码实现1.数据集处理2.创建model3.可视化结果总结前言为了更深入的理解机器学习算法，最近阅读统计学习方法，打算把书上代码复现一遍，顺便把python语法、numpy、pandas、matplotlib巩固下。一、感知机算法初步理解感知机本质是二分类任务，如果数据集中有正样本和负样本，那么只

计算机网络实验（一）使用Wireshark进行协议分析实验内容实验部分实验内容1.使用Wireshark软件俘获分组、设置过滤条件、查看各层次协议数据单元2.ipconfig命令3.arp命令4.使用ping命令测试两台主机是否连通实验部分我们先从分析ICMP开始，本次实验连接的是WLAN，...

机器学习算法-逻辑回归实现一、逻辑回归算法初步理解二、代码实现1.数据集处理2.创建model总结一、逻辑回归算法初步理解逻辑回归不是解决回归任务，是为了解决分类任务。通过wx>0和wx<0可以直接判断出样本类别。二、代码实现1.数据集处理from math import expimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib

SparrowRecSys电影推荐系统项目（四）模型评估一、模型评估方法：1.离线评估：Holdout检验、交叉检验、自助法离线Replay：一、模型评估方法：1.离线评估：定义：在将模型部署到线上环境之前，在离线环境下进行的评估。Holdout检验、交叉检验、自助法Holdout检验：将样本集随机划分为训练集和测试集，比如将样本集70%作为训练集，30%作为测试集。优点：简单使用。缺点:划分训练

机器学习算法-KNN代码实现一、KNN算法初步理解二、代码实现1.数据集处理2.创建model3.可视化总结一、KNN算法初步理解统计学习方法书上的解释：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。二、代码实现1.数据集处理数据集是使用的是鸢尾花数据集，在代码中直接从sklearn中导入即可。要对数据集进行

torch.nn.Module.parameters：计算模型的参数，返回一个关于模型参数的迭代器。代码示例：1.建立一个线性模型2.打印参数import torchimport torch.nn as nnclass mymodule(nn.Module):def __init__(self):super(mymodule,self).__init__()self.linear=nn.Linea

python中!=是不等于的意思，可以用来判断数字、元组、列表、字典，集合是否不相等代码示例：#判断数字是否相等40!=40>>>False#判断列表是否相等a=['a','b','c']b=['a','b','c']a!=b>>>False...

torch.randn:用来生成随机数字的tensor，这些随机数字满足标准正态分布（0~1）。torch.randn（size),size可以是一个整数，也可以是一个元组。代码示例：import torcha=torch.randn(3)b=torch.randn(3,4)print("a:",a)print("b:",b)输出：a: tensor([ 0.9405, -0.1068,0.171