机器不学习 jqbxx.com-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 推荐一直是电商平台的重要流量入口。以往在电商平台上，推荐的场景更多的覆盖在交易的各个环节，比如详情页、购物车、订单及支付等。近年来推荐发展逐渐的多样化，场景上逐渐覆盖到各流量入口，推荐的实体 ...
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编程语言 时间：
2018-02-01 19:21:45
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211
步骤： 1． 建立物品的同现矩阵A，即统计两两物品同时出现的次数 数据格式：Item_id1:Item_id2 次数 2． 建立用户对物品的评分矩阵B，即每一个用户对某一物品的评分 数据格式：Item_id user_id:preference 3． 推荐结果=物品的同现矩阵A * 用户对物品的评分 ...
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编程语言 时间：
2018-02-01 00:21:33
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本文介绍了机器学习中基本的优化算法—梯度下降算法和随机梯度下降算法，以及实际应用到线性回归、Logistic回归、矩阵分解推荐算法等ML中。 梯度下降算法基本公式 常见的符号说明和损失函数 X :所有样本的特征向量组成的矩阵 x(i) 是第i个样本包含的所有特征组成的向量x(i)=（x(i)1,x( ...
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2018-01-31 14:39:56
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我们的问题是这样的m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户。 推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是 ...
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2018-01-13 15:35:19
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SVD解读 转载于刘建平 在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章) 1. 矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统 ...
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2018-01-13 12:45:12
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参考: " SparkML之推荐算法（一）ALS" 有个比较详细的讲解,包含blocks使用。 "Spark ALS源码总结" ...
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2017-12-21 11:48:20
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人员的再次分配： 调走人员：陈裕鹏（原来在本队伍主要进行文章推荐算法的设计） 调入人员：陈邡（原SWSD团队，负责游戏内容的策划案，以及做一些后端的探索工作。） 现队员工作划分： 王国华，吴君毅，陈晓凯，侯振源，陈邡：前端的设计。 李鸣，黄浩：后端的设计。 β版本的任务计划： 前端： （1）添加更多 ...
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2017-12-16 11:18:33
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推荐算法大致可以分为以下几类： 基于流行度的算法 协同过滤算法 基于内容的算法 基于模型的算法 混合算法 基于流行度的算法 协同过滤算法 基于内容的算法 基于模型的算法 混合算法 ...
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2017-12-13 02:01:22
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吴晓晖（组长） 过去两天完成了哪些任务 对手写输入进行了重构，然后重新捋了一下bayes的思路 展示GitHub当日代码/文档签入记录 接下来的计划 推荐算法 还剩下哪些任务 组员：刘帅珍 过去两天完成了哪些任务： 修改完善界面细节 明日计划： 继续完善界面细节 还剩下哪些任务： 完善细节 有哪些困 ...
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2017-12-09 00:04:48
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135
常见的推荐引擎算法： simHash 算法：推荐算法—协同过滤；simHash原理 ...
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其他好文 时间：
2017-11-27 15:12:49
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