ML_推荐系统与降维

Learning Outcomes: By the end of this course, you will be able to:

-Create a collaborative filtering system. 构建一个协调过滤系统

-Reduce dimensionality of data using SVD, PCA, and random projections. 使用SVD、PCA和随机投影进行降维

-Perform matrix factorization using coordinate descent. 使用坐标下降进行矩阵分解

-Deploy latent factor models as a recommender system.

-Handle the cold start problem using side information. 处理冷启动问题

-Examine a product recommendation application.

-Implement these techniques in Python.

时间: 2024-11-05 00:42:12

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推荐系统学习07-Waffles

介绍 Waffles 英文原意是蜂蜜甜饼,在这里却指代一个很强大的机器学习的开源工具包. Waffles里包括的算法特别多.涉及机器学习的方方面面,推荐系统位于当中的Waffles_recommend  tool,大概仅仅占整个Waffles的1/10的内容,其他还有分类.聚类.採样.降维.数据可视化.音频处理等许很多多工具包,预计能与之媲美的也就数Weka了. 你能够在waffles看到关于这个工具的具体内容. 你还能够訪问waffles的github网站. waffles与其它的机器学习工具

[机器学习笔记]奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用

本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍,然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系,最后用python实现将SVD应用于推荐系统. 1.SVD详解 SVD(singular value decomposition),翻译成中文就是奇异值分解.SVD的用处有很多,比如:LSA(隐性语义分析).推荐系统.特征压缩(或称数据降维).SVD可以理解为:将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的3个子矩阵的相乘来表示,这3个小矩阵描述了大矩阵重要的特性. 1.1奇异值分解的几何意义(因公式输入比较麻烦

《推荐系统》--协同过滤推荐

<Recommender System An Introduction>,第二章,协同过滤推荐. 定义 协同过滤推荐方法的主要思想是,利用已有用户群过去的行为或意见预测当前用户最可能喜欢哪些东西或对哪些东西感兴趣.此类型的推荐系统当前在业界广泛使用. 纯粹的协同方法的输入数据只有给定的用户-物品评分矩阵,输出数据一般有以下几种类型: (1)表示当前用户对物品喜欢或不喜欢程度的预测数值: (2)n项推荐物品的列表. 基于用户的最近邻推荐 主要思想 这是一种早期方法,user-based near

常用推荐系统算法总结

一,常用推荐系统算法总结 1.Itemcf (基于商品的协同过滤) 这个算法是cf中的一种,也是当今很多大型网站都在采用的核心算法之一.对于商城网站(以Amazon为代表,当然也包括京东那种具有搞笑特色的推荐系统在内),影视类推荐,图书类推荐,音乐类推荐系统来说,item的增长速度远不如user的增长速度,而且item之间的相似性远不如user之间的相似性那么敏感,所以可以在离线系统中将item的相似度矩阵计算好,以供线上可以近乎即时地进行推荐.因为这种方法靠的是item之间的相关性进行推荐,所

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