整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算,顺带学习了下R语言的简单使用,也复习了概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 因为这里每个数都是等概率的,所以就当做是数组或向量中所有元素的平均数吧.可以使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance总体方差和sample variance样本方差,区别是总体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中常用样本方差,R语言的var()

题目链接: http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=2060 题目描述: There are another kind of Fibonacci numbers: F(0) = 7, F(1) = 11, F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n>=2) Input Input consists of a sequence of lines, each containing an integer n. (

package com.huawei.bigdata.spark.examples import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics import org.apache.spark.sql.types.DoubleType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by wulei on 2017/8/3. */ object PointCorrPredict { de

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本

Mahout推荐系统中有许多相似度实现,这些组件实现了计算不能User之间或Item之间的相似度.对于数据量以及数据类型不同的数据源,需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能,在mahout提供了大量用于计算相似度的组件,这些组件分别实现了不同的相似度计算方. User 相似度: Item 相似度: 皮尔森相关度 类名:PearsonCorrelationSimilarity 原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量 范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小. 说明

来自:http://blog.csdn.net/samxx8/article/details/7691868 相似距离(距离越小值越大) 优点 缺点 取值范围 PearsonCorrelation 类似于计算两个矩阵的协方差 不受用户评分偏高 或者偏低习惯影响的影响 1. 如果两个item相似个数小于2时 无法计算相似距离. [可以使用item相似个数门限来解决.] 没有考虑两个用户之间的交集大小[使用weight参数来解决] 2. 无法计算两个完全相同的items [-1, 1] Euclid

今年是好没长进的一年呢..只学了些基本的方法.. 本文记号0] x:p x类型为p1] f(x) 表示一个函数2] (n_1,n_2,...) 表示多元组,特别的,(n)表示一个一元组3] x 表示一个代数符号/未知数/变量,即x:unm4] {...} 表示一个集合(一般指无序) - {expr|x in set} 表示对set里的每一个元素执行expr的集合,即 set2<-{expr|x in set} 此时expr是set关于set中的元素x到set2的映射之一,记为 expr:mapp

Kubernetes允许你去影响pod被调度到哪个节点.起初,只能通过在pod规范里指定节点选择器来实现,后面其他的机制逐渐加入来扩容这项功能,本章将包括这些内容. 现在要介绍的高级调度的两个特性是节点污点,以及pod对于污点的容忍度,这些特性被用于限制哪些pod可以被调度到某一个节点.只有当一个pod容忍某个节点的污点,这个pod才能被调度到该节点. 这与使用节点选择器和节点亲缘性有些许不同,节点选择器和节点亲缘性规则,是通过明确的在pod中添加的信息,来决定一个pod可以或者不可以被调度到哪

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ 感谢! 从源代码剖析Mahout推荐引擎 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigto

转自:http://www.cnblogs.com/BangQ/p/4045954.html 1.JMM简介 2.堆和栈 3.本机内存 4.防止内存泄漏   1.JMM简介   i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很多,该语言针对多种异构平台的平台独立性而使用的多线程技术支持也是具有开拓性的一面,有时候在开发Java同步和线程安全要求很严格的程序时,往往容易混淆的一个概念就是内存模型.究竟什么是内存模型?内存模型描述了程序

第一部分: 学习Mahout必需要知道的资料查找技能: 学会查官方帮助文档: 解压用于安装文件(mahout-distribution-0.6.tar.gz),找到例如以下位置.我将该文件解压到win7的G盘mahout目录下,路径例如以下所看到的: G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs 学会查源码的凝视文档: 方案一:用maven创建一个mahout的开发环境(我用的是win7,eclipse作为集成开发环境,之后在Maven Dependencies中

原文地址http://www.cnblogs.com/BangQ/p/4045954.html 原本准备把内存模型单独放到某一篇文章的某个章节里面讲解,后来查阅了国外很多文档才发现其实JVM内存模型的内容还蛮多的,所以直接作为一个章节的基础知识来讲解,可能该章节概念的东西比较多.一个开发Java的开发者,一旦了解了JVM内存模型就能够更加深入地了解该语言的语言特性,可能这个章节更多的是概念,没有太多代码实例,所以希望读者谅解,有什么笔误来Email告知:silentbalanceyh@126.c

java程序运行时的内存空间,按照虚拟机规范有下面几项: )程序计数器 指示下条命令执行地址.当然是线程私有,不然线程怎么能并行的起来. 不重要,占内存很小,忽略不计. )方法区 这个名字很让我迷惑.这里面装的其实是程序运行需要的类文件,常量,静态变量等.作用容易明白. 程序运行时,执行代码先得装入内存,当然java好像是在第一次用到时才加载,这样可以避免装入无用的类,节省内存. 在HosSpot上,方法区现今和永久代是同一个区域.我就这么理解了,虽然作者解释说其实这两者根本不是同一个概念. 概

1.JMM简介 i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很多,该语言针对多种异构平台的平台独立性而使用的多线程技术支持也是具有开拓性的一面,有时候在开发Java同步和线程安全要求很严格的程序时,往往容易混淆的一个概念就是内存模型.究竟什么是内存模型?内存模型描述了程序中各个变量(实例域.静态域和数组元素)之间的关系,以及在实际计算机系统中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节,对象最终是存储在内存里面的,这点没有错,

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动

Inside JVM 内存模型 来源  原文:https://blog.csdn.net/silentbalanceyh/article/details/4661230 参考:IBM开发中心文档,<Inside JVM> 本文章节:1.JMM简介2.堆和栈3.本机内存4.防止内存泄漏 1.JMM简介 i.内存模型概述 Java平台自动集成了线程以及多处理器技术,这种集成程度比Java以前诞生的计算机语言要厉害很多,该语言针对多种异构平台的平台独立性而使用的多线程技术支持也是具有开拓性的一面,有

原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78046960 范数(norm) 数学上,范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和.简单一点,我们可以说范数越大,矩阵或者向量就越大.范数有许多种形式和名字,包括最常见的:欧几里得距离(Euclideandistance),最小均方误差(Mean-squared Error)等等. 大多数时间,你会在等式中看见范数像下面那样: ||x||,x可以是一个向量或者矩阵. 例如一个向量

ElasticSearch 2 (18) - 深入搜索系列之控制相关度 摘要 处理结构化数据(比如:时间.数字.字符串.枚举)的数据库只需要检查一个文档(或行,在关系数据库)是否与查询匹配. 布尔是/非匹配是全文搜索的基础部分,但不止这些,我们也同样需要知道每个文档与查询的相关度,在全文搜索引擎中我们不仅需要找到匹配的文档,还需要根据他们相关度的高低,对他们进行排序. 全文相关的公式或相似算法(similarity algorithms) 会将多个因素合并起来,为每个文档生成一个相关度分数 *_