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数学《左手的温》第十一章:无用的高校教育

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Recommender Systems Handbook读书笔记之三

  • 九月 06, 2018
  • 数学
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Recommender Systems Handbook读书笔记(2)

本周来看了第六章节。全书共25回。

 

自从曾看罢之情节来拘禁,这按照开对引进系统的介绍于健全,另外也深入介绍部分实际的算法,给出切实可行的计算公式。这些公式中有一部分的数学符号我早已淡忘具体意思了。

本周拘留罢了季回。全书共25章。

以下是眼前六段的内容囊括:
率先章节:全书介绍;
亚段:推荐系统面临运用的数目挖掘方法,分为:数据处理(相似度度量、抽样、降维、降噪)、分类(具体算法有新近紧邻、决策树、基于规则之归类、贝叶斯分类、人工神经网络、支持于量机)、聚类分析、关联规则挖掘
老三段:基于内容之推荐系统:State of the Art and Trends。
季回:基于近邻的引进方法概览。
第五段:协同过滤中之改善;
第六回:开发基于约束之推荐器;

打都扣押了的始末来拘禁,这本开对引进系统的牵线于完善,另外为深切介绍一些切实可行的算法,给起实际的计算公式。这些公式中发出局部底数学符号我早就忘记具体意思了。

以下内容摘自第六回:

以下是眼前四节的始末连:
首先章节:全书介绍;
第二节:推荐系统受采用的数目挖掘方法,分为:数据处理(相似度度量、抽样、降维、降噪)、分类(具体算法来近年来邻近、决策树、基于规则之归类、贝叶斯分类、人工神经网络、支持为量机)、聚类分析、关联规则挖掘
老三节:基于内容之推介系统:State of the Art and Trends。
季章节:基于近邻的引荐方法概览。

习俗推荐方式(基于内容之过滤跟共同过滤)对于书写,电影,新闻之类的活是非常适合的。但是以汽车,电脑,房产,财务服务等世界的引进着未是无比好之道。比如房产的买卖数而掉好多,某个产品不爱收集至大气之用户评价。并且,用户对依据数年前的出品特点的推介会十分无合意。
基于知识之推介系统可解决当下类题目,并且根据知识之引荐系统并未冷启动(新产品得无顶推介)的问题。当然,知识获取是及时类系的瓶颈。

以下一稍稍截内容选择译自第四数学章:

发三栽档次的信息搜索:
1:搜索对象清晰而辨识;
2:搜索对象非克于完全描述,但是好被一眼认出;
3:以意外的、偶然的措施获取信息;

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