数据挖掘-MovieLens数据集_电影推荐_亲和性分析_Aprioro算法

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb 7 14:38:33 2017 电影推荐分析: 使用亲和性分析方法基于 Apriori算法推荐电影 @author: yingzhang """ #读取数据集: http://grouplens.org/datasets/movielens/ import os #使用pandas加载数据 impor…

数据挖掘-diabetes数据集分析-糖尿病病情预测_线性回归_最小平方回归

# coding: utf-8 # 利用 diabetes数据集来学习线性回归 # diabetes 是一个关于糖尿病的数据集, 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况. # 数据集中的特征值总共10项, 如下: # 年龄 # 性别 #体质指数 #血压 #s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据) #但请注意,以上的数据是经过特殊处理, 10个数据中的每个都做了均值中心化处理,然后又用标准差乘以个体数量调整了数值范围.验证就会发现任何一列的所有数值平方和为1…

Flutter实战视频-移动电商-15.首页_商品推荐模块编写

15.首页_商品推荐模块编写商品推荐,我们做成可以横向滚动的分析: 上面是标题,下面是ListView,里面是一个Column, column分三层,第一是图片,第二是价格,第三是市场价格小细节就是上面有个间距解决一个之前留下的坑.超过屏幕出现黄色的警示黄条解决方法加加一个SingleChildScrollView,让它单独滚动最终效果: stlessW快捷键生成商品推荐的代码因为是列表,所以接收List参数recommentList..然后传递给构造函数,这样我们就接收了一个li…

SparkML之推荐引擎（一）---电影推荐

本文将使用 SparkML 来构建推荐引擎. 推荐引擎算法大致分为基于内容的过滤.协同过滤.矩阵分解,本文将使用基于属于矩阵分解的最小二乘法算法来构建推荐引擎. 对于推荐引擎模块这里将分为两篇文章,第一篇文章主要是以实现推荐功能为主,第二篇文章主要是对模型进行评估文章将按照以下章节来进行书写: 需求分析.获取数据.提取特征.训练模型.使用模型(推荐) 一.需求分析假设我们是 MovieStream 团队,专门为用户提供在线电影和电视节目的内容服务. 现在我们有个需求::给用户推荐电影!…

基于mllib的协同过滤实战（电影推荐）

//加载需要的包 import org.apache.spark.rdd._ import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating, MatrixFactorizationModel} //读取数据 val ratings = sc.textFile("D:/BaiduYunDownload/machine-learning/movielens/medium/ratings.dat").map { line => va…

利用Surprise包进行电影推荐

Surprise(Simple Python Recommendation System Engine)是一款推荐系统库,是scikit系列中的一个.简单易用,同时支持多种推荐算法(基础算法.协同过滤.矩阵分解等). 设计surprise时考虑到以下目的: 让用户完美控制他们的实验.为此,特别强调文档,试图通过指出算法的每个细节尽可能清晰和准确. 减轻数据集处理的痛苦.用户可以使用内置数据集(Movielens, Jester)和他们自己的自定义数据集. 提供各种即用型预测算法, 例如基线算…

【大数据 Spark】利用电影观看记录数据,进行电影推荐

利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 目录利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 准备 1.任务描述: 2.数据下载 3.部分数据展示实操 1.设置输入输出路径 2.配置spark 3.读取Rating文件 4.读取movie文件 5.保存结果 6.结果你可能会遇到的问题问题一:结果输出目录已存在问题二:缺少hadoop环境变量准备 1.任务描述: 在推荐领域有一个著名的开放测试集,下载链接是:http://grouplens.org/datasets/movielens/,该测试集包…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

利用python实现电影推荐

"协同过滤"是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现"基于用户"和"基于产品"的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是"基于产品"的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,"基于产品"的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的…

转利用python实现电影推荐

“协同过滤”是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现“基于用户”和“基于产品”的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是“基于产品”的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,“基于产品”的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的思想很简单: 首先读入数据,形成用户-电影矩阵,如图所示:矩阵中的数据为用户(横坐标)对特定电影(纵…

系统管理模块_部门管理_改进_抽取添加与修改JSP页面中的公共代码_在显示层抽取BaseAction_合并Service层与Dao层

系统管理模块_部门管理_改进1:抽取添加与修改JSP页面中的公共代码 commons.jspf <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <%@ taglib prefix="s" uri="/struts-tags" %> <meta http-equiv="Conten…

cadence spb 16.5 破解过程实例和使用感受_赤松子耶_新浪博客

cadence spb 16.5 破解过程实例和使用感受_赤松子耶_新浪博客 Cadence Allegro16.5详细安装具体的步骤 1.下载SPB16.5下来后,点setup.exe,先安装第一项licensemanager,问license时,单击cancel,然后finish. 2.接下来安装cadence的product,即第二项,直到安装结束这个时间有点长装过以前版本的人都知道. 补充:好像安装到最后,出现要寻找firewall的允许项添加什么的,等了好长一会,我都以为软件装的不动了…

mybatis3.1-[topic-18-20]-_映射文件_参数处理_单个参数&多个参数&命名参数 _POJO&Map&TO 三种方式及举例

笔记要点出错分析与总结 /**MyBatis_映射文件_参数处理_单个参数&多个参数&命名参数 * _POJO&Map&TO 三种方式及举例 _ * 单个参数 : #{参数名} ,取出参数值; [mybatis 不会做特殊处理] * 多个参数 : 注册接口:public Employee getEmpByIdAndLaseName(Integer id,String lastName); * 多个参数会被封装成一个map,key :param1...paramN 或者参数索…

day16_函数作用域_匿名函数_函数式编程_map_reduce_filter_（部分）内置函数

20180729 补充部分代码 20180727 上传代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # ********************day16_函数作用域_匿名函数_函数式编程_map_reduce_filter_内置函数(部分)******************* # # 1.全局变量与局部变量 # # 2.全局变量与局部变量 nonlocal # # 3.函数里头调用函数 # # 4.返回函数中的子函数 # # 5.…

基于用户的最近邻协同过滤算法（MovieLens数据集)

基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户n相似于用户u,我们就说n是u的一个邻居.起初算法,对于未知目标的预测是根据该用户的相似用户的评分作出预测的. 本文中运用的是MovieLens数据集,关于这个数据集的介绍可以参看http://www.grouplens.org/node/73 算法主要包括两个步骤: (1). 找到与用户兴趣相似的…

日志分析_使用shell完整日志分析案例

一.需求分析 1. 日志文件每天生成一份(需要将日志文件定时上传至hdfs) 2. 分析日志文件中包含的字段:访问IP,访问时间,访问URL,访问状态,访问流量 3. 现在有"昨日"的日志文件即logclean.jar 3. 需求指标 a. 统计PV值 b. 统计注册人数 c. 统计IP数 d. 统计跳出率 f. 统计二跳率二.数据分析 1. 数据采集使用shell脚本定时上传 2. 数据清洗过滤字段格式化时间等字段 3. 数据分析使用一级分区(date) 4. 数据导出 s…

Spring_MVC_教程_快速入门_深入分析

Spring MVC 教程,快速入门,深入分析博客分类: SPRING Spring MVC 教程快速入门资源下载: Spring_MVC_教程_快速入门_深入分析V1.1.pdf SpringMVC核心配置文件示例.rar 作者:赵磊博客:http://elf8848.iteye.com 目录一.前言二.spring mvc 核心类与接口三.spring mvc 核心流程图四.spring mvc DispatcherServlet说明五.spring mvc 父子上下文的说…

基于samba实现win7与linux之间共享文件_阳仔_新浪博客

基于samba实现win7与linux之间共享文件_阳仔_新浪博客然后启动samba执行如下指令: /dev/init.d/smb start 至此完成全部配置.…

浅谈 Underscore.js 中 _.throttle 和 _.debounce 的差异

Underscore.js是一个很精干的库,压缩后只有5.2KB.它提供了几十种函数式编程的方法,弥补了标准库的不足,大大方便了JavaScript的编程. 本文仅探讨Underscore.js的两个函数方法 _.throttle 和 _.debounce 的原理.效果和用途. 通常的函数(或方法)调用过程分为三个部分:请求.执行和响应.(文中“请求”与“调用”同义,“响应”与“返回”同义,为了更好的表述,刻意采用请求和响应的说法.) 某些场景下,比如响应鼠标移动或者窗口大小调整的事件,触发频率…