原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/movie_recommender https://github.com/songgc/TF-recomm 前言 本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.…

深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载 baihualinxin关注 32018.03.28 10:46:16字数 481阅读 22,673 1.机器学习入门经典<统计学习方法>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4 密码:b2ul 2. 周志华的<机器学习>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmlM0 密码:fx8y 3. <数学之美>吴军博士著pdf下载 链接:https…

莫烦tensorflow实战教学 1.添加神经层 #add_layer() import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) Wx_plus_b = tf…

一.前言 验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人. 本文将使用深度学习框架Tensorflow训练出一个用于破解Discuz验证码的模型. 自动生成验证码接口关闭,原因如下: 接口是用来方便大家获取验证码图片的,已经声明至少加200ms延时,但是有些人就是不管不顾,个人网站带宽不大,直接被占满(自己写代码让别人爬自己网站真是找罪受),服务器被蹂躏十多分钟.这种情…

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等.   那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和…

从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题 一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q…

项目名称: 豆瓣图书个性化推荐 需求简述:从给定的豆瓣用户名中,获取该用户所有豆瓣好友列表,从豆瓣好友中找出他们读过的且评分5星的图书,如果同一本书被不同的好友评5星,评分人数越多推荐度越高. 输入:豆瓣用户名 输出:豆瓣好友中评分最高,评分人数最多,且我没读过的10本书 步骤构想:1. 通过给定的用户名,将下面链接douban_id替换后可查看该用户关注的好友列表(访问该路径需要先登录)https://www.douban.com/people/douban_id/contacts 但如果是查…

最近用spark的mlib模块中的协同过滤库做个性化推荐.spark里面用的是als算法,本质上是矩阵分解svd降维,把一个M*N的用户商品评分矩阵分解为M*K的userFeature(用户特征矩阵)和K*N的productFeature(商品特征矩阵),由于K远小于N和M,存储和计算获得相应的优化. 这样对于一个用户a,推荐100个商品怎么做呢?取a的特征向量(1*K)和productFeature相乘得到1*M的结果向量,向量中的值代表该商品和用户a的相关度,取结果向量中前100的商品推荐给…

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed…