Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (三),这个写了三篇,基本都是写QR分解,然后矩阵进过处理得到U或者M的过程,但是还是没有讲出个所以然来.mahout官网上说其是根据这篇文献得来的Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize,本来我是想…

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 额,好吧,心头的一块石头总算是放下了.关于Collaborative Filtering with ALS-WR这个算法中的那个QR分析,真心是太复杂了.以至于国庆后面三天基本都是在郁闷中过来的,想着自己的矩阵学的是有多差呀...后来算法验证弄懂之后才发觉,尼玛,java太坑爹了吧,矩阵求个逆,有那么复杂么!!! 下面来开始验证:首先应该获得了两个变量分别是Ai和Vi,如果这两个变量不知道是啥东西,可…

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 这个算法的并行主要就应该是ParallelALSFactorizationJob这里的并行了,下图是这个Job的大部分操作: 这里分析并行就是看每个job任务是否可以出现多个map或者reduce即可. (1)首先分析前面三个itemRatings,对应的输入是原始文件,如果原始文件很大的话,那么这个任务…

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 本篇开始之前先来验证前篇blog的分析结果,编写下面的测试文件来进行对上篇三个job的输出进行读取: package mahout.fansy.item; import java.io.IOException; import java.util.Map; import org.apache.hadoop.io.Writable; import mahout.fansy.utils.read.ReadA…

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 经过了SimilarityJob的计算共生矩阵后,就可以开始下面一个过程了,这个过程主要是共生矩阵的乘法,要说这个共生矩阵的乘法是啥意思?我也不是很清楚,不清楚就看代码呗. 首先明确共生矩阵,即共生矩阵的输入文件(也是上面个SimilarityJob的输出文件): similarityMatrix================= {102={101:0.14201473202245876,106:0…

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 本篇分析上篇的分析是否正确,主要是编写上篇输出文件的读取以及添加log信息打印相关变量. 首先,编写下面的测试文件分析所有的输出: package mahout.fansy.item; import java.io.IOException; import java.util.Map; import mahout.fansy.utils.read.ReadArbiKV; import org.apach…

diff.js列表对比算法 源码分析 npm上的代码可以查看 (https://www.npmjs.com/package/list-diff2) 源码如下: /** * * @param {Array} oldList 原始列表 * @param {Array} newList 新列表 * @param {String} key 键名称 * @return {Object} {children: [], moves: [] } * children 是源列表 根据 新列表返回 移动的新数据,比…

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之…

一.简介 贝叶斯定理是关于随机事件A和事件B的条件概率的一个定理.通常在事件A发生的前提下事件B发生的概率,与在事件B发生的前提下事件A发生的概率是不一致的.然而,这两者之间有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述.其中,L(A|B)表示在B发生的前提下,A发生的概率.L表示要取对数的意思. 关键词解释: 1.p(A),p(B)表示A,B发生的概率,也称先验概率或边缘概率. 2.p(B|A)表示在A发生的前提下,B发生的概率,也称后验概率. 基本公式:p(A|B) = p(AB)/p(B) 图…

1 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能.从OpenCV2.4开始,加入了新的类FaceRecognizer,该类用于人脸识别,使用它可以方便地进行相关识别实验. 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0…