一.请知晓 本文是基于: Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第二步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第三步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第四步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第五步 需要读者先阅读前五篇文章…

一.请知晓 本文是基于: Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第二步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第三步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第四步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第五步 Event Recomm…

一.请知晓 本文是基于: Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第二步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第三步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第四步 需要读者先阅读前四篇文章解析 二.活跃度/event热度数据 由于用到event_attendees.csv.gz…

一.请知晓 本文是基于: Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第二步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第三步 需要读者先阅读前三篇文章解析 二.构建event和event相似度数据 我们先看看events.csv.gz: import pandas as pd df_events_csv = pd.read_cs…

一.请知晓 本文是基于: Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步 Event Recommendation Engine Challenge分步解析第二步 需要读者先阅读前两篇文章解析 二.用户社交关系信息处理 这一步需要user_friends.csv.gz文件,我们先来看看文件内容: import pandas as pd df_user_friends = pd.read_csv('user_friends.csv.gz', compres…

一.请知晓 本文是基于Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步,需要读者先阅读上篇文章解析 二.用户相似度计算 第二步:计算用户相似度信息 由于用到:users.csv,我们先看看其内容(看前10行) import pandas as pd df_users = pd.read_csv('users.csv') df_users.head(10) 结果如下,有国家,有地区: 我们使用locale和pycountry模块来将字符串转换成数值: loc…

一.简介 此项目来自kaggle:https://www.kaggle.com/c/event-recommendation-engine-challenge/ 数据集的下载需要账号,并且需要手机验证(之前如果kaggle账号已经验证过,就不需要验证了),验证的时候手机号前面需要加上860: 这里我已经将数据下载,并上传到百度云盘,链接:https://pan.baidu.com/s/1KDZN313XkbhkRDZX4dLYNA 提取码:ino3 背景介绍 根据user actions, ev…

Spring Boot默认使用Tomcat作为嵌入式的Servlet容器,只要引入了spring-boot-start-web依赖,则默认是用Tomcat作为Servlet容器: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> Servlet容器…

本文转自:http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/06/quick-guide-build-recommendation-engine-python/ Introduction This could help you in building your first project! Be it a fresher or an experienced professional in data science, doing voluntary projects…

最近在学习卷积神经网络,哎,真的是一头雾水!最后决定从阅读CNN程序下手! 程序来源于GitHub的DeepLearnToolbox 由于确实缺乏理论基础,所以,先从程序的数据流入手,虽然对高手来讲,这样有点太小儿科了,但觉得对于个人理解CNN网络的结构和数据流走向有较大帮助! 下面,将要分析CNN的前向传播算法cnnff.m 本程序所用的神经网络的结构如下图的结构体net所示 结构体net 包含5层 每层的结构 这五层的结构如下: 每层的结构分别如下: 为了方便自己理解,下面,分别对每一层的输…