夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度. 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异. (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n)的夹角余弦        类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n),可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度. 即:       

源代码不记得是哪里获取的了,侵删.此处博客仅作为自己笔记学习. def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i

from math import sqrt def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x]) sum

之前<皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient, Pearson's r)>一文介绍了皮尔逊相关系数.那么,皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)和余弦相似度(Cosine Similarity)之间有什么关联呢? 首先,我们来看一下什么是余弦相似度.说到余弦相似度,就要用到余弦定理(Law of Cosine). 假设两个向量和之间的夹角为.,向量的长度分别是和,对应的边长为向量减去向量的长度,也就是. 根据余弦

Pearson's r,称为皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient),用来反映两个随机变量之间的线性相关程度. 用于总体(population)时记作ρ (rho)(population correlation coefficient): 给定两个随机变量X,Y,ρ的公式为:  其中:   是协方差 是X的标准差 是Y的标准差 用于样本(sample)时记作r(sample correlation coefficient): 给定两个随机变量x,y,r的公

template <class T1, class T2>double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n"; return 0; } size_t n=inst1.s

在推荐系统中,协同过滤算法是应用较多的,具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法,核心点就是基于"一个人"或"一件物品",根据这个人或物品所具有的属性,比如对于人就是性别.年龄.工作.收入.喜好等,找出与这个人或物品相似的人或物,当然实际处理中参考的因子会复杂的多. 本篇文章不介绍相关数学概念,主要给出常用的相似度算法代码实现,并且同一算法有多种实现方式. 欧几里得距离 def euclidean2(v1: Vector, v2: Vector): Doub

相关系数的值介于–1与+1之间,即–1≤r≤+1.其性质如下:当r>0时,表示两变量正相关,r<0时,两变量为负相关.当|r|=1时,表示两变量为完全线性相关,即为函数关系.当r=0时,表示两变量间无线性相关关系.当0<|r|<1时,表示两变量存在一定程度的线性相关.​且|r|越接近1,两变量间线性关系越密切:​|r|越接近于0,表示两变量的线性相关越弱.一般可按三级划分:|r|<0.4为低度线性相关:​0.4≤|r|<0.7为显著性相关:0.7≤|r|<1为高度

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 2 14:49:59 2018 @author: zhen """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime def normal(a): #最大值最小值归一化 return (a - np.mi

Python实现kNN(k邻近算法) 运行环境 Pyhton3 numpy科学计算模块 计算过程 st=>start: 开始 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 op3=>operation: 计算测试文本到全部训练文本的距离 op4=>operation: 找出最优的k个距离 op5=>operation: 归一化k个距离 e=>end st->op1->op2->op3->op4->

资料来源: <集体智慧编程>&网络 一.推荐系统 概述 定义 维基百科定义: 推荐系统属于资讯过滤的一种应用. 推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物(例如:电影.电视节目.音乐.书籍.新闻.图片.网页)推荐给使用者. 形成过程 随着互联网的发展,人们正处于一个信息爆炸的时代.相比于过去的信息匮乏,面对现阶段海量的信息数据,对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标.一个具有良好用户体验的系统,会将海量信息进行筛选.过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前.这大大增加了系统

1.闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离.  其中r越大,单个维度差值大小会对整体产生更大的影响.这个很好理解,假设当r=2时一个正方形对角线长度,永远是r=3时正方体对角线的投影,因此r越大,单个维度差异会有更大影响.(所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一)   我们在对一个新用户进行推荐时,可以计算在同等维度下其他用户的闵可夫斯基距离.这种海量数据的表格,用pandas处理十分方便   下面有一个闵可夫距离计算的实例 from math import

接上一篇:http://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 7. 夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度. 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异. (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦        类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n

机器学习是一项经验技能,经验越多越好.在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段.在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的. 预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能,需要进行大量的练习.本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤.通过本文将学到: 端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构.如何将前面学到的内容引入到项目中.如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板.机器学习是针对数据进行自动挖掘,找出数据

这篇文章主要是结合机器学习实战将推荐算法和SVD进行对应的结合 不论什么一个矩阵都能够分解为SVD的形式 事实上SVD意义就是利用特征空间的转换进行数据的映射,后面将专门介绍SVD的基础概念.先给出python,这里先给出一个简单的矩阵.表示用户和物品之间的关系 这里我自己有个疑惑? 对这样一个DATA = U(Z)Vt 这里的U和V真正的几何含义  :  书上的含义是U将物品映射到了新的特征空间, V的转置  将 用户映射到了新的特征空间 以下是代码实现.同一时候SVD还能够用于降维,降维的操

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

衡量一个回归模型常用的两个参数:皮尔逊相关系数和R平方 一.皮尔逊相关系数 在统计学中,皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),又称皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,简称 PPMCC或PCCs),是用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间. 实际可用如下公式进行计算: 若大于0,表示正向相关,小于0,表示负向相关,等于0,表示不相关 二.决定系数:

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12913.html 主要思路 使用协同过滤的思路,从当前指定的用户过去的行为和其他用户的过去行为的相似度进行相似度评分,然后使用这个相似度的评分,来构建其他用户过去的行为列表,去除当前指定用户与其他用户重复的内容,形成一份推荐列表,将其中的内容推荐给当前指定用户. 准备工作 numpy库的安装,安装过程可以自行问度娘.一个比较简单的安装就是直接通过pip安装. pip install numpy 或者下载numpy的wh

每个人都会有这样的经历:当你在电商网站购物时,你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息:当你在SNS社交网站闲逛时,也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息:你在微博添加关注人时,也会看到“你可能对XXX也感兴趣”:等等. 所有这一切,都是背后的推荐算法运作的结果.最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法,源自一个超市购物篮的故事:啤酒总是和尿布一起被购买.有兴趣的可以去看看. 本章我们来学习一种最简单的推荐算法:推荐矩阵.虽然简单,但是却被广泛应用着. 1.推

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景       协同过滤(collaborative filtering)是推荐系统经常使用的一种方法.cf的主要思想就是找出物品类似度高的归为一类进行推荐.cf又分为icf和ucf. icf指的是item collaborative filtering,是将商品进行分析推荐.同理ucf的u指的是user,他是找出知趣类似的人,进行推荐. 通常来讲icf的准确率可能会高一些.通过这次參加天猫大数据比赛.