week_9(推荐系统)

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Andrew Ng 机器学习笔记 ---By Orangestar Week_9(推荐系统) 1. Problem Formulation 这节就仅仅简单地介绍了一下推荐系统的应用和实例.完全可以略.只需要清楚如何表示评分还有未评分 2. Content Based Recommendations 上节课谈到的电影评分推荐机制是由用户已评分过的电影来预测用户未评分过的电影这节课我们来学习 "基于内容的推荐" 我们首先用x_1,x_2来表示一部电影是属于爱情电影还是动作电影的比率…

SVD的几何意义，以及在去噪，推荐系统中的应用

很多文章说到奇异值分解的时候总是大概罗列下它的功能,并没有对功能及物理意义进行过多的阐述,现在我来对奇异值进行整理一下. 一奇异值分解对任意的矩阵A∈Fmn,rank(A)=r(矩阵的秩),总可以取A的如下分解:,其中U和V是正交矩阵.分别为左右奇异值向量. U是m×m阶酉矩阵:Σ是m×n阶非负实数对角矩阵:而V*,即V的共轭转置,是n×n阶酉矩阵.这样的分解就称作M的奇异值分解.Σ对角线上的元素Σii即为M的奇异值. V的列(columns)组成一套对M的正交"输入"或"…

F#之旅6 - 简单AV推荐系统

上回说到用F#来写爬虫,这只是F#学习第一阶段的第一步.最开始,就对第一阶段做了这样的安排: 1.爬虫爬取AV数据 2.数据处理和挖掘 3.数据可视化(使用ECharts) 4.推荐系统第一步很快就搞完了,整个爬虫下载.解析和格式处理的代码,加起来几百行,爬了两个晚上.最终的数据是20G左右的图片和一份极简的data(大约50M).包含三万多女优信息,八万多AV信息,以及各种分类.出品商.导演什么的. 数据分析有一个很重要的点:不要为了分析而分析.所以,第二步和第三步简单玩下就过了. 重点是第…

[Recommendation System] 推荐系统之协同过滤（CF）算法详解和实现

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

Amazon的推荐系统

本文引自http://blog.csdn.net/fwing/article/details/4942886 现在的推荐系统特别火啊.做得最好的应该是Amazon了. 上面是Amazon的图书推荐. 用的就是著名的协同过滤(Collaborative filtering)算法. 我们用一个简单的例子来说明. 下面是一个用户购买的书籍的表格. 计算机网络算法导论人工智能数据库系统实现概率统计 GRE 词汇手册小明 1 0 1 0 1 0 小张 0 1 1 0 1 0 小李 1 1 0…

Java程序员的日常——SpringMVC+Mybatis开发流程、推荐系统

今天大部分时间都在写业务代码,然后算是从无到有的配置了下spring与mybatis的集成. SpringMVC+Mybatis Web开发流程配置数据源在applicationContext.xml中引入数据源的配置: <context:component-scan base-package="com.test" ></context:component-scan> <context:property-placeholder location=&qu…

转：netflix推荐系统竞赛

原文链接:Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者:Xavier Amatriain and Justin Basilico 翻译:大魁前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司,也是著名的Netflix大奖赛的发起者.如果读者希望进一步了解Netflix,建议读一下和讯上的一篇文章: Netflix:从传统DVD租赁向流媒体华丽转身以及爱范儿上的: Netflix成功的…