综述 之前在博客中总结过nce损失和YouTuBe DNN推荐;但大多都还是停留在理论层面,没有实践经验.所以笔者想借由此文继续深入探索YouTuBe DNN推荐,另外也进一步总结TensorFlow使用姿势.另外本代码仅自己学习练习使用,如有不妥地方欢迎讨论. 第一步,搞定特征和样本 # 网络参数,在inference_fn进行初始化 weights = {} # 训练集header,也用于input_fn _CSV_COLUMNS = [] # label list最大长度 MAX_NUM_…

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb  7 14:38:33 2017 电影推荐分析: 使用 亲和性分析方法 基于 Apriori算法 推荐电影 @author: yingzhang """ #读取数据集: http://grouplens.org/datasets/movielens/ import os #使用pandas加载数据 impor…

  基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户n相似于用户u,我们就说n是u的一个邻居.起初算法,对于未知目标的预测是根据该用户的相似用户的评分作出预测的. 本文中运用的是MovieLens数据集,关于这个数据集的介绍可以参看http://www.grouplens.org/node/73 算法主要包括两个步骤: (1). 找到与用户兴趣相似的…

第一阶段,基于User-Video图游历算法,2008年[1]. 在这个阶段,YouTube认为应该给用户推荐曾经观看过视频的同类视频,或者说拥有同一标签的视频.然而此时,YouTube的视频已是数千万量级,拥有标签的部分却非常小,所以如何有效的扩大视频标签,被其认为是推荐的核心问题.解决方案的核心有两块,一是基于用户共同观看记录构建的图结构(Video Co-View Graph): 二是基于此数据结构的算法,被称为吸附算法(Adsorption Algorithm). 图1.User-Vid…

最近用Mask_RCNN训练模型,下面几篇文章提供了不少帮助,汇总出来,方便以后查找,并向几位博主老师表示感谢 https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/81037343 https://blog.csdn.net/disiwei1012/article/details/79928679 https://blog.csdn.net/u014525760/article/details/79931485 https://blog.csdn.…

难易程度:★★★阅读点:python;web安全;文章作者:xiaoye文章来源:i春秋关键字:网络渗透技术 前言python是门简单易学的语言,强大的第三方库让我们在编程中事半功倍,今天我们就来谈谈python在渗透测试中的应用,让我们自己动手打造自己的渗透工具集. 一.信息搜集--py端口扫描小脚本端口扫描是渗透测试中常用的技术手段,发现敏感端口,尝试弱口令或者默认口令爆破也是常用的手段,之前自学python时候百度着写了个小脚本.端口扫描小脚本: [Python] 纯文本查看 复制代码 ?…

在以前的资料里,串口和SSH远程登使用SecureCRT,window与ubuntu数据传输使用filezilla,窗口切换来切换去,麻烦也眼花缭乱.有没有一个工具搞定串口.SSH和FTP?有!它就是MobaXterm.是不是特别高效呢? MobaXterm是一个全功能的终端软件.除了支持SSH连接还能支持FTP.串口等协议. 其拥有以下特性: l  内建多标签和多终端分屏 l  内建SFTP文件传输 l  内建X server,可远程运行X窗口程序 l  直接支持VNC/RDP/Xdmcp等远…

Ionic ionic 吧开发流程都帮你做好了,已经不再是单纯的UI框架,而是开发框架了,非常适合快速开发.基于angular2,丰富的UI组件,大大改进的编程模型, Semantic UI 中文官网 英文官网 Framework7 Framework7 是一个开源免费的框架可以用来开发混合移动应用(原生和HTML混合)或者开发 iOS & Android 风格的WEB APP.也可以用来作为原型开发工具,可以迅速创建一个应用的原型. Ant.design 提炼自企业级后台产品的交互语言和视觉风…

今天下午要参加海淀区的比赛了...这几天临时抱佛脚刷了几道DP,正所谓临阵磨枪,不快也光...下面我 就把最近刷到的,自己觉得不错的动态规划题列出来: 1.P2690 接苹果 :(基础二维DP) 2.P1474 货币系统 Money Systems:(线性动规,DP方程也比较好想) 3.UVA12563 劲歌金曲 Jin Ge Jin Qu hao :(01背包的变式,很基础,也很经典,紫书上的题) 4.P3974 [TJOI2015]组合数学 :(之前我还写过这题的题解,天津省选的题,DAG上…

Ionic ionic 吧开发流程都帮你做好了,已经不再是单纯的UI框架,而是开发框架了,非常适合快速开发.基于angular2,丰富的UI组件,大大改进的编程模型, Semantic UI 中文官网 英文官网 Framework7 Framework7 是一个开源免费的框架可以用来开发混合移动应用(原生和HTML混合)或者开发 iOS & Android 风格的WEB APP.也可以用来作为原型开发工具,可以迅速创建一个应用的原型. Ant.design 提炼自企业级后台产品的交互语言和视觉风…

论文:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 发表时间:2016 发表作者:(Google)Paul Covington, Jay Adams, Emre Sargin 发表刊物/会议:RecSys 论文链接:论文链接 这篇论文是google的YouTube团队在推荐系统上DNN方面的尝试,发表在16年9 月的RecSys会议.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了…

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专…

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"…

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位在1994年提出的布尔关联规则的频繁项集挖掘算法.算法的名字"Apriori "的由来是因为算法基于先验知识(prior knowledge).算法核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集.而且算法已经被广泛的应用到商业.网络安全等各个领域. 1. 算法引入 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析.市场分析员要从大量的数据中发现顾客…

1.数据概述 本报告中采用的数据集来自于UCI经典数据集Adult,最初来源是由1994年Barry Becker的统计数据集,该数据集本来最初的主要任务是根据数据集中的相关属性预测某个人的年收入是大于50K还是小于等于50K.本数据集一共有14个属性用来预测个人的年收入,包括了年龄.工作阶层.教育程度.职业.性别.种族.家庭状况等情况.这14个基本属性中有一项属性为fnlwgt,即final weight,具有相同背景的人的fnlwgt应该类似.同时本数据集一共有32561个样本案例,属性的数…

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁…

最小哈希原理介绍 MinHash是基于Jaccard Index相似度(海量数据不可行)的算法,一种降维的方法A,B 两个集合:A = {s1, s3, s6, s8, s9}  B = {s3, s4, s7, s8, s10} MinHash的基本原理:在A∪B这个大的随机域里,选中的元素落在A∩B这个区域的概率,这个概率就等于Jaccard的相似度 最小哈希:   S1 S2 S3 A 1 0 0 B 0 1 0 C 0 0 0 D 1 0 1 行的随机排列转换(也称置换运算)   S1…

已迁移到我新博客,阅读体验更佳apriori && fpgrowth:频繁模式与关联规则挖掘 详细代码我放在github上:click me 一.实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据集说明 GroceryStore数据集 This data set contains transaction records of a grocery store in a month. Each line is a transaction, where the purchased items line i…

详细代码我已上传到github:click me 一. 实验要求         在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法.要求程序利用 Spark 进行并行计算. 二.算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据集,设Lk是k项频繁项集,Ck是k项候选集,每一行数据定义为一笔交易(transaction),交易中的每个商品为项item. 支持度: support, 即该项集在数据集D中出现的次数 算法流程 单机Apriori算法的主要步骤如下: 获取输入数据…

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集. 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布和啤酒".故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布,而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布在一起被购买的机会很多.这个举措使尿布和啤酒的销量双双增加,并一直为众商家所津津乐道. 关联规则应用: 1. Apriori算法应用广泛,可用于消费市场价格分析,猜测顾客的消费习惯,比如较…

在推荐系统中,推荐候选集格式一般是,itemid itemid_list.要把itemid作为key,推荐列表作为value批量插入到redis. 比如文件cf.data为: cf_763500210 342900215:0.210596124675,372400335:0.209455077845,663500334:0.0450228848833,771300304:0.303416465385 cf_4272909287 0197309320:1.0,1977309242:1.0,2171…

Apriori和fp-growth是频繁项集(frequent itemset mining)挖掘中的两个经典算法,虽然都是十几年前的,但是理解这两个算法对数据挖掘和学习算法都有很大好处.在理解这两个算法之前,应该先了解频繁项集挖掘是做什么用的. 频繁项集挖掘是关联规则挖掘中的首要的子任务.关联规则挖掘是要找出一个数据集上,满足一定条件的项集.这些项的集合能构成 形如蕴含式"A=>B"这样的“规则”.这个"=>"符号是通过一些条件来定义的,如果没有条件那…

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"…

关联规则 -- 简介 关联规则挖掘是一种基于规则的机器学习算法,该算法可以在大数据库中发现感兴趣的关系.它的目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则.也即是说关联规则挖掘是用于知识发现,而非预测,所以是属于无监督的机器学习方法.        Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集. 关联规则的一般步骤:              1.找到频繁集:              2.在频繁集中通过可信度筛选获得…

前言 用python实现了一个没有库依赖的"纯" py-based PrefixSpan算法. Github 仓库 https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py 首先对韩老提出的这个数据挖掘算法不清楚的可以看下这个博客,讲解非常细致.我的实现也是基本照着这个思路. PrefixSpan算法原理总结 再简单提一下这个算法做了一件什么事. 假设有多个时间序列串: 串序号 序列串 0 1, 4, 2, 3 1 0, 1, 2, 3 2 1, 2, 1…

在这个kernel中,我们将讨论有助于更好地理解问题陈述和数据可视化的方法. 我还将提供有用的资源和信息的链接. 此脚本是用Python编写的. 我建议人们在桌面上安装anaconda,因为here提到了它的优点. 本教程中用于读取,处理和可视化数据的库是matplotlib,numpy,skimage和pydicom.. 图像大小(z,512,512),其中z是CT扫描中的切片数量,取决于扫描仪的分辨率. 由于计算能力的限制,这样的大图像不能直接送到卷积网络中. 因此,我们将不得不找到更可能患…

Apriori: 其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集.经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域,通过对数据的关联性进行了分析和挖掘,挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值. Apriori算法广泛应用于商业中,应用于消费市场价格分析中,它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响.通过数据挖掘,市场商人可以瞄准目标客户,采用个人股票行市.最新信息.特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段,从而极大地减少广告预算和增…

一.Apriori算法简介:  Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集. Apriori(先验的,推测的)算法应用广泛,可用于消费市场价格分析,猜测顾客的消费习惯:网络安全领域中的入侵检测技术:可用在用于高校管理中,根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作:也可用在移动通信领域中,指导运营商的业务运营和辅助业务提供商的决策制定. 二.挖掘步骤: 1.依据支持度找出所有频繁项集(频度) 2.依…

APRIORI Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集.而且算法已经被广泛的应用到商业.网络安全等各个领域. Apriori算法   是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.其核心是基于两阶段频集思想的递推算法.该关联规则在分类上属于单维.单层.布尔关联规则.在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集. 算法思想 该算法的基本思想[2]  是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和…

选择合适的特征(features)对机器学习的效率非常重要.特征的提取是一个不断摸索的过程(trial-and-error),一般靠直觉来发现哪些特征对研究的问题是相关的. 一种做法是把你能想到的所有特征都加进去,然后再检查哪个特征是重要的(参考资料上说这叫"kitchen sink" approach,然而并不明白这是什么意思,请大神指点!),但是包含的特征太多往往会出现过度拟合的现象(即算法会过度依赖于训练集的特征而对新的数据拟合不佳,当训练集较小时,这个问题会更明显.) 正确方法…