1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-27 09:25:14
阅读次数：
77
1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割。 参数说明：n_split表示切割的份数，假设切割的份数为10，那么有9份是训练集有1份是测试集，shuffle是否进行清洗，indices ...
分类：
编程语言 时间：
2019-08-14 17:15:43
阅读次数：
598
恢复内容开始 1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割。 参数说明：n_split表示切割的份数，假设切割的份数为10，那么有9份是训练集有1份是测试集，shuffle是否进行清洗， ...
分类：
编程语言 时间：
2019-08-14 17:10:38
阅读次数：
360
推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加？ 4.如何评价推荐系统的好坏？指标是啥？ 机器学习： 1.能解决哪几 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-12-05 00:22:57
阅读次数：
169
测试文件在result下面， 1、word2vec还需要丰富训练数据，去噪音，加入博客，新增加预处理的方法。 2、建立评估准确率和召回率的机制 3、去除停用词是不是去多了，增加原文打印的结果 4、原文521条，最终应跑出(521*520)/2对 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-11-01 11:50:18
阅读次数：
127
准确率。推荐给用户的商品中，属于测试集的比例，数学公式$P(L_{u})=\frac{L_{u}\bigcap B_{u}}{L_{u}}$ 。整个测试集的准确率为 $P_{L}=\frac{1}{n}\sum_{u\epsilon U}P(L_{u})$ 召回率。测试集中有多少在用户的推荐列表中。 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-01 15:13:48
阅读次数：
179
本章包含以下内容： 首先看一下实战中的推荐系统 推荐引擎的精度评价 评价一个引擎的准确率和召回率 在真实数据集：GroupLens 上评价推荐系统 我们每天都会对喜欢的、不喜欢的、甚至不关心的事情有很多观点。这些事情往往发生的不知不觉。你在收音机上听歌，因为它容易记住或者因为听起来可怕而关注它 — ...
分类：
其他好文 时间：
2017-12-01 15:14:36
阅读次数：
408
为了对实验结果进行评价，用到准确率、召回率和F值，下面对此进行详细介绍。 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-07-22 09:56:36
阅读次数：
186
转自：http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/ 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-07-20 17:23:07
阅读次数：
160
下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标： 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-06-03 23:33:28
阅读次数：
238
