ContentBased算法的思想非常简单:根据用户过去喜欢的物品(本文统称为 item),为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品.而关键就在于这里的物品相似性的度量,这才是算法运用过程中的核心. CB的过程一般包括以下三步: 物品表示(Item Representation):为每个item抽取出一些特征(也就是item的content了)来表示此item: 特征学习(Profile Learning):利用一个用户过去喜欢(及不喜欢)的item的特征数据,来学习出此用户的喜好特征(profi…

“堆”是一个大家很熟悉的数据结构,它可以在\(O(log\;n)\)的时间内维护集合的极值. 这都是老套路了,具体的内部实现我也就不谈了. 我一般来说,都是用queue库中的priority_queue,也就是STL的优先队列来实现堆的,然而最近我发现了一个新的STL容器,它相对优先队列有着更小的常数和更方便的操作. 它就是heap,就是堆. 关于heap,STL提供了4个函数,它们都定义于algorithm库中.它们分别是: 建立堆: make_heap(_First, _Last, _Cmp…

博主近期实习開始接触数据挖掘,将学习笔记分享给大家.眼下用的软件是weka.下篇文章会着重解说. 转载请附上链接http://blog.csdn.net/iemyxie/article/details/38173495 算法简单介绍: K-Means算法是输入聚类个数k,以及包括n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准的k个聚类.并使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高:而不同聚类对象相似度较小. 算法如果: 均方误差是计算群组分散度的最佳參数. 算法输入: 聚类个数k:包括n个数据…

第四百一十五节,python常用排序算法学习 常用排序 名称 复杂度 说明 备注 冒泡排序Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮 插入排序 Insertion sort O(N*N) 逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置 起初,已经排序的元素序列为空 选择排序 O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾.以…

PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的. 实现数据降维的步骤: 1.将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵 2.求样本矩阵的协方差矩阵 3.求协方差矩阵的特征值和特征向量 4.将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵.并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵. 5.用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降…

PCA算法的基本原理可以参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html     对一副宽p.高q的二维灰度图,要完整表示该图像,需要m = p*q维的向量空间,比如100*100的灰度图像,它的向量空间为100*100=10000.下图是一个3*3的灰度图和表示它的向量表示: 该向量为行向量,共9维,用变量表示就是[v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8],其中v0...v8,的范围都是0-255.    …

本文不定期更新.原创文章,转载请附上链接http://blog.csdn.net/iemyxie/article/details/40423907 谢谢 Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器).然后把这些弱分类器集合起来.构成一个更强的终于分类器(强分类器).Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的,它依据每次训练集之中每一个样本的分类是否正确,以及上次的整体分类的准确率,来确定每一个样本的权值. 将改动过权值的新数据集送给下层分类器进…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

PCA PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的…

前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍,此算法由于其本身的复杂性,所以我打算在开始之前先将算法原理做一个简单的总结,因为本身该算法就隶属于高等数学的研究范畴,我们对算法的推断和验证过程不做研究,只介绍该算法特点以及应用场景,且个人技术能力有…