定义与结构 受限玻尔兹曼机（RBM）由Geoff Hinton发明，是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。（如需通过实例了解RBM等神经网络的应用方法，请参阅应用案例)。 我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络，因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言 ...
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2018-02-25 01:11:58
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[机器学习]推荐系统之协同过滤算法 在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题. 1. 什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以 ...
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2018-02-08 17:51:57
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步骤： 1． 建立物品的同现矩阵A，即统计两两物品同时出现的次数 数据格式：Item_id1:Item_id2 次数 2． 建立用户对物品的评分矩阵B，即每一个用户对某一物品的评分 数据格式：Item_id user_id:preference 3． 推荐结果=物品的同现矩阵A * 用户对物品的评分 ...
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2018-02-01 00:21:33
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博主前面因为太忙没有时间更新博文，从今天开始博主会用博文记录自己学习Hadoop的整个过程，欢迎感兴趣的朋友关注！ Hadoop是什么？ Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。分布式计算是一个宽泛并且不断变化的领域，Hadoop的优势在于： 1) 方便：Hadoop运行在 ...
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2018-01-21 12:35:47
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ALS矩阵分解 http://blog.csdn.net/oucpowerman/article/details/49847979 http://www.open-open.com/lib/view/open1457672855046.html 一个的打分矩阵 A 可以用两个小矩阵和的乘积来近似,描 ...
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2018-01-20 16:28:11
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SVD解读 转载于刘建平 在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章) 1. 矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统 ...
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2018-01-13 12:45:12
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阿里妹导读：以深度学习为代表的人工智能在图像、语音和NLP领域带来了突破性的进展，在信息检索和个性化领域近几年也有不少公开文献，比如wide& deep实现了深度模型和浅层模型的结合，dssm用于计算语义相关性，deepfm增加了特征组合的能力，deep CF用深度学习实现协同过滤，rnn reco ...
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2017-12-30 14:48:54
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从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例，介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品（回复“推荐”阅读），58转转的宝贝为闲置物品，品类多种多样，要做统一的宝贝画像比较难，而分类别做宝贝画像成本又非常高，所以更多的是进行用户画像、分类预测推荐、协同过滤推荐等个性化推荐。 有些同学反馈，他们的产 ...
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2017-12-25 17:03:57
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目录 推荐模型的分类 条目2 条目3 条目4 条目5 条目6 条目7 条目8 条目9 推荐模型的分类 最为流行的两种方法是基于内容的过滤、协同过滤。 基于内容的过滤： 比如用户A买了商品A，商品B与商品A相似（这个相似是基于商品内部的属性，比如“非常好的协同过滤入门文章”和“推荐系统:协同过滤col ...
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2017-12-20 18:03:53
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推荐算法大致可以分为以下几类： 基于流行度的算法 协同过滤算法 基于内容的算法 基于模型的算法 混合算法 基于流行度的算法 协同过滤算法 基于内容的算法 基于模型的算法 混合算法 ...
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2017-12-13 02:01:22
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