机器学习系列(17)_Yelper推荐系统

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机器学习系列(17)_Yelper推荐系统

1. 我们为什么需要推荐系统?“推荐”可是个当红话题.Netflix愿意用百万美金召求最佳的电影推荐算法,Facebook也为了登陆时的推荐服务开发了上百个项目,遑论现在市场上各式各样的应用都需要个性化服务.“从互联网中提取信息犹如用消防栓饮水”(Mitchell Kapor).如今的信息量早已过载,要依据如此嘈杂的信息做出正确决定显然是艰难的.这也是为什么推荐系统日渐流行,尤其在像Netflix, Amazon, Echo,和Facebook这类需要个性化服务的产品. 在大数据时代,实时推荐…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Exploer界面（七）

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可…

Java 集合系列 17 TreeSet

java 集合系列目录: Java 集合系列 01 总体框架 Java 集合系列 02 Collection架构 Java 集合系列 03 ArrayList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 04 LinkedList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 05 Vector详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 06 Stack详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 07 List总结(LinkedList, ArrayList等使用场景和…

ASP.NET MVC+EF框架+EasyUI实现权限管理系列(17)-注册用户功能的细节处理(各种验证)

原文:ASP.NET MVC+EF框架+EasyUI实现权限管理系列(17)-注册用户功能的细节处理(各种验证) ASP.NET MVC+EF框架+EasyUI实现权限管系列 (开篇) (1):框架搭建 (2):数据库访问层的设计Demo (3):面向接口编程 (4 ):业务逻辑层的封装 (5):前台Jquery easyUI实现 (6):EF上下文实例管理 (7):DBSession的封装 (8):DBSession线程内唯一 (9):TT摸版的学习…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装（四）

能来看我这篇博客的朋友,想必大家都知道,Weka采用Java编写的,因此,具有Java“一次编译,到处运行”的特性.支持的操作系统有Windows x86.Windows x64.Mac OS X.Linux等.这里不多赘述. Weka系统安装一共分为: 1.安装Weka所需系统要求下表,列举了运行Weka的特定版本对Java版本的要求. Java 1.4 1.5 1.6 Weka <3.4.0 X X X 3.4.x X X X 3.5.x 3.5.0-3.5.2 >3.5.2 r289…

Spark2.0机器学习系列之11：聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-means(二分k均值算法) (4)Gaussian Mixture Model (GMM). 基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法: …

Spark2.0机器学习系列之10：聚类(高斯混合模型 GMM）

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-means(二分k均值算法) (4)Gaussian Mixture Model (GMM). 基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法: (1)K-means (2)Gaussian mixture …

Spark2.0机器学习系列之9：聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means）

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-means(二分k均值算法) (4)Gaussian Mixture Model (GMM). 基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法: (1)K-means (2)Gaussian mixture …

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka Package Manager安装所需WEKA的附加算法包出错问题解决方案总结（八）

不多说,直接上干货! Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装(四) Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka3.7和3.9不同版本共存(七) 情况1 对于在Weka里,通过Weka Package Manager安装所需包时,其实,大部分情况下,直接选中All单选按钮,显示全部包,找到你要安装的包. 比如,大家,可以去尝试下wavelet这个包.我这里不多赘述了然后,单击Install按钮进行安装.这时,Weka会弹出一个窗口请用户确认,单击“是(Y)”按钮确认自己的操作,在…

Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka3.7和3.9不同版本共存（七）

不多说,直接上干货! 为什么,我要写此博客,原因是(以下,我是weka3.7.8) 以下是,weka3.7.8的安装版本. Weka中数据挖掘与机器学习系列之Weka系统安装(四) 基于此,我安装最新的稳定版本,weka3.9.0.下载请见 http://download.csdn.net/detail/u010106732/9842662 最后,安装下来,两个版本界面有些变化差异. 我这里,在我自己电脑里,这两款版本我都保留了.大家也可以这样去做.因为,有些资料网上,还现在很大程度上,停留在3…

Andrew Ng机器学习课程17(2)

Andrew Ng机器学习课程17(2) 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 说明:主要介绍了利用value iteration和policy iteration两种迭代算法求解MDP问题,还介绍了在实际应用中如何通过积累"经验"更新对转移概率和reward的估计的学习模型,并结合两种迭代算法进行求解的完整过程. 2015-10-11 艺少…

Andrew Ng机器学习课程17(1)

Andrew Ng机器学习课程17(1) 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 说明:主要介绍了强化学习与监督学习的设定上的区别,以及强化学习的框架,结合着马尔可夫决策过程来公式化描述强化学习通常的形式. 2015-10-10 艺少…

[Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列2：深入浅出ML之Entropy-Based家族

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also…

[Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列1：深入浅出ML之Regression家族

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

Spark2.0机器学习系列之1：聚类算法(LDA）

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-means(二分k均值算法) (4)Gaussian Mixture Model (GMM) 基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法: (1)K-means (2)Gaussian mixture …

机器学习系列：python

工欲善其事,必先利其器! 机器学习的理论需要有编程语言才能得以实现,我选择 python 作为编程语言,网络上有篇不错的教程:python 初级教程:入门详解. 转载自http://www.cnblogs.com/codingmylife/archive/2010/06/06/1752807.html http://stackoverflow.com/questions/961162/reloading-module-giving-error-reload-is-not-defin…

Oracle学习系列1-7

Oracle学习系列1 两个服务必须启动: OracleOraDb10g*TNListener 和 OracleService*** 使用sqlplusw先进行环境的设置 set linesize 300 ; set pagesize 30 ; 编辑sql命令: ed a.sql 执行 @a 切换用户: conn User/passwd [as sysdba|sysoper ] conn system/manager conn sys/change_on_install as…

就是要你明白机器学习系列--决策树算法之悲观剪枝算法(PEP)

前言在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

[机器学习系列] k-近邻算法（K–nearest neighbors）

C++ with Machine Learning -K–nearest neighbors 我本想写C++与人工智能,但是转念一想,人工智能范围太大了,我根本介绍不完也没能力介绍完,所以还是取了他的子集.我想这应该是一个有关机器学习的系列文章,我会不定期更新文章,希望喜欢机器学习的朋友不宁赐教. 本系列特别之处是与一些实例相结合来系统的讲解有关机器学习的各种算法,由于能力和时间有限,不会向诸如Simon Haykin<<NEURAL NETWORKS>>等大块头详细的讲解某一个领…

Android学习系列(17)--App列表之圆角ListView(续)

http://www.cnblogs.com/qianxudetianxia/archive/2011/09/19/2068760.html 本来这篇文章想并到上篇Android学习系列(16)--App列表之圆角ListView中的,但是若是如此就让大家错过一篇新的好的文章,着实可惜.上篇中我们使用shape,corners,gradient实现了一个渐变的圆角效果,但是在完文之后的实践中,我发现有时效果不甚满意,选中和放手的事件监听没有去正确的判断,然后渐变效果也比较单一,性能也觉得不是…

【Todo】机器学习系列

看了这篇文章很好,有很多指导性思想: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 另外这个人的系列文章里面也有很多干货. 就看这个系列的吧: http://blog.csdn.net/yaoqiang2011/article/category/5877239/3 http://blog.csdn.net/lewsn2008/article/category/1743571 http://blog.csdn.net/pakko/article…

夯实Java基础系列17：一文搞懂Java多线程使用方式、实现原理以及常见面试题

本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com Java中的线程 Java之父对线程的定义是: 线程是一个独立执行的调用序列,同一个进程的线程在同一时刻共享一些系统资源(比如文件句柄等)也能访问同一个进程所创建的对象资源(内存资源).java.lang.Thread对象负责统计…

XAI/MLI 可解释机器学习系列1- 开源&paper汇总

一直在关注可解释机器学习领域,因为确实在工作中有许多应用模型检查,特征重要性是否符合预期和AUC一样重要模型解释,比起虚无缥缈的模型指标,解释模型学到的规律更能说服业务方样本解释,为什么这些用户会违约,是否有指标能提前预警? 决策归因,有时模型只是提取pattern的方式,最终需要给到归因/决策,例如HTE模型和XAI结合是否也是一种落地方式 18年被H2O Driverless AI 提供的可解释机器学习引擎(下图)种草后,就对这个领域产生了兴趣.不过用的越多,XAI暴露的问题就越多,比…

《Entity Framework 6 Recipes》中文翻译系列 (17) -----第三章查询之分页、过滤和使用DateTime中的日期部分分组

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 3-12 分页和过滤问题你想使用分页和过滤来创建查询. 解决方案假设你有如图3-13所示的模型,模型中有一个Custormer实体类型. 图3-13 包含一个Customer实体类型的模型你有一个基于过滤条件来显示客户信息的应用.你的公司有许多客户(也许数百万!),为了保证尽可能响应的用户体验,你想在每一页上只显示一定数量的客户.创建一个查询,它能过虑客户并按页返回可控数量的结果集.…

机器学习系列------1. GBDT算法的原理

GBDT算法是一种监督学习算法.监督学习算法需要解决如下两个问题: 1.损失函数尽可能的小,这样使得目标函数能够尽可能的符合样本 2.正则化函数对训练结果进行惩罚,避免过拟合,这样在预测的时候才能够准确. GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合. 以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例,如下几副图形象的说明了机器学习的作用. 假设随着时间的变化对K话题存在如下样本: 如果没有有效的正则化,则学习结果会如下图所示: 这种情况下,学习结果跟样本非常符合,损失函数也非常小,但…

【OpenStack】OpenStack系列17之OpenStack私有云设计一

[软件系统] 1.操作系统(Minimal最小化安装): CentOS-6.6-x86_64,CentOS 6最后一个版本,官方建议版本. 相对于6.5版本: 强化对 SCSI 设备的处理,有助应付某些指令. OpenvSwitch 模块现在已成为内核模块. 全面支持 keepalived 及 haproxyd. 发布说明:http://www.cnbeta.com/articles/341189.htm sina ISO镜像:http://mirrors.sina.com/centos/6.6…