推荐系统-协同过滤在Spark中的实现

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Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(下)（推荐系统&协同过滤）

本周内容较多,故分为上下两篇文章. 本文为下篇. 一.内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection System(创建异常检测系统) Developing and Evaluating an Anomaly Detection System Anomaly Detection vs. Supe…

电影推荐系统---协同过滤算法(SVD,NMF)

SVD 参考 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1195225 1 推荐系统概述 1.1 项目安排 1.2 三大协同过滤 1.3 项目开发工具 2 Movielens数据集简介 MovieLens是推荐系统常用的数据集: MovieLens数据集中,用户对自己看过的电影进行评分,分值为1~5: MovieLens包括两个不同大小的库,适用于不同规模的算法: ·小规模的库事943个独立用户对1682部电影做的10000次评分的数据: ·大…

原创：协同过滤之spark FP-Growth树应用示例

上一篇博客中,详细介绍了UserCF和ItemCF,ItemCF,就是通过用户的历史兴趣,把两个物品关联起来,这两个物品,可以有很高的相似度,也可以没有联系,比如经典的沃尔玛的啤酒尿布案例.通过ItemCF,能能够真正实现个性化推荐,最大限度地挖掘用户的需求.在购物网站和电子商务,图书中,应用特别广泛.需要维护物品相似度表.spark的MLlib中,有FP-Growth树挖掘物品的相关度,应用很多.关于FP-Growth树的介绍,有很多博文,不详细说了.他相对于Apriori算法,做了很大的改进…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************…

协同过滤 CF & ALS 及在Spark上的实现

使用Spark进行ALS编程的例子可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS:alternating least squares 关于协同过滤ALS原理的可以看这篇文章:http://www.docin.com/p-938897760.html 最后的惩罚因子那部分没看懂.前面的还挺好的. 上面3.1节关于矩阵分解模型的自然意义和解释,讲的非常好! 注:矩阵的每一行代表一个方程,m行代表m个线性联立方程. n列代表n个变量.如…