这一章讲的是利用聚集算法对blog进行分类. 首先是构造数据,找到一组blog,每个blog包含一组单词.这样就形成了(blog-name, word*)*的数据结构. 在构造该数据结构的过程中,还需要删除那些出现得太广泛的单词,删除的办法是计算每个词出现的总次数以及blog的总数,两者的比例超出某个特定的数值则表明该单词太泛滥了. 然后是计算blog之间的距离,和前一章一样,存在两种计算的方式.欧氏距离和pearson相关系数. 然后是聚集算法,存在两种聚集的方法,一种是基于row的,另一种是…

集体智慧编程PDF 1.图书思维导图http://www.pythoner.com/183.html p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } span.s1 {…

欧几里德距离评价: 以经过人们一致评价的物品为坐标轴,然后将参与评价的人绘制到图上,并考察他们彼此之间的距离远近.计算出每一轴向上的差值,求平方之后再相加,最后对总和取平方根. # -*- coding: UTF-8 -*- #一个涉及影评者及其对几部影片评分情况的字典 critics={'Lisa Rose': {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0, 'Superman Returns'…

电子工业出版社,2015年第3版 P153,增加了buildtree函数后执行出错,报错为: --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-27-d4c8cc29c32a> in <module>() ----> 1 treepredict.buildtr…

知识点: 1. 协作型过滤--Collaboraive Filtering 通常的做法是对一群人进行搜索,并从中找出与我们品味相近的一小群人,算法会对这些人的偏好进行考察,并将它们组合起来构造出一个经过排名的推荐列表 2.搜索偏好--Collecting Preferences 3.寻找相近的用户--Finding Similar Users 3.1 通过相似度评价值来寻找相近的用户 3.2 相似度评价值体系:欧几里得距离(Euclidean Distance ),皮尔逊相关度(Pearson…

注:为了方便阅读与收藏,我们也制作了30本书籍完整清单的Markdown.PDF版以及思维导图版,大家可以在实验楼公众号后台回复关键字"书籍推荐"获取. Python 系列(10本) 如果你之前一点编程经验都没有,先看如下两本: 34.<简明 Python 教程>(A Byte of Python) 现在有 Python 3 的版本(Introduction ยท A Byte of Python)了 .最简洁易懂的 Python 书了.本书采用知识共享协议免费分发,意味着…

在豆瓣上9分以上的IT书籍-编程语言篇中,收集了很多优秀的编程语言书籍,也得到了不少读者的喜欢.不过也有一些读者留言说某某书为什么没有,一种是因为某些书并不算讲某种编程语言的,一种是由于豆瓣9分以上这个设定.不过确实有些书籍虽然没有达到9分,但也十分优秀,所以在编程技术篇中,我会收集那些和编程有关的经典书籍,并补充一些上篇中遗漏的书籍. 算法,数据结构 要想成为编程高手,算法和数据结构的基础必不可少,程序=数据结构+算法 计算机程序设计艺术(第1卷)下载 这个系列可以说是编程书籍中的圣经,不过阅…

这个列表包括了 100 多本经典技术书籍,涵盖:计算机系统与网络.系统架构.算法与数据结构.前端开发.后端开发.移动开发.数据库.测试.项目与团队.程序员职业修炼.求职面试 和 编程相关的经典书籍. 本列表综合了伯乐在线网站以往推荐经典书籍文章中的列表,以及在微信和微博中被广泛推荐的好书.虽然已经包括了 100 多本,覆盖的面也比较全,仍然有很多方面需要补充,而且相信还有很多没有被收录的好书.欢迎大家在评论中推荐或自荐. 这篇文章主要是分类别推荐了该类别所属的经典书籍列表.每个类别下,从书名就可…

1. 遗传编程简介 0x1:什么是遗传编程算法,和传统机器学习算法有什么区别 传统上,我们接触的机器学习算法,都是被设计为解决某一个某一类问题的确定性算法.对于这些机器学习算法来说,唯一的灵活性体现在参数搜索空间上,向算法输入样本,算法借助不同的优化手段,对参数进行调整,以此来得到一个对训练样本和测试样本的最佳适配参数组. 遗传编程算法完全走了另一外一条路,遗传编程算法的目标是编写一个程度,这个程序会尝试自动构造出解决某一问题的最佳程度.从本质上看,遗传编程算法构造的是一个能够构造算法的算法.…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…