前言 上篇 "文章" 介绍了 的相关概念以及基于 Boosting的 AdaBoost，这篇文章将介绍基于模型融合的另一种方式 Bagging 的算法，随机森林（Random Forest）。(上篇公式敲的太累了这篇就来个简单的缓解缓解) 随机森林 算法思想 我们先来看看这个算法的名字，可以拆分开为 ...
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2019-12-28 19:10:38
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2 2.1简介 协同过滤的方法可以分为两类：基于领域的方法和基于模型的方法。在基于领域的协同过滤方法中，系统中用户对物品的历史评分数据可以用来预测用户对新物品的评分。基于领域的方法包括两种著名的推荐方法：基于用户的推荐和基于物品的推荐。在基于用户的推荐系统中，如GroupLens、Bellcore ...
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2019-12-07 12:18:24
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1.持久化 redis支持持久化,通过持久化机制将内存中的数据存到硬盘,重启后将数据从硬盘加载到内存 存储方式:a.RDB存储数据的快照 b.存储执行的命令 2.存储的数据类型 string,hash,list,set(无序),zset(有序,给每个数值都加了个权重) 3.单线程 redis都是基于 ...
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2019-11-05 20:01:42
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1.url路由 path("test/", app01_views.test)2.views.py视图和基于模型的表单 from django.shortcuts import render, HttpResponse# Create your views here.from django.db i... ...
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2019-11-04 13:50:25
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1.NFS简介 NFS（Network File System）即网络文件系统，它允许网络中的计算机之间通过网络共享资源。将NFS主机分享的目录，挂载到本地客户端当中，本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件，在客户端端看起来，就像访问本地文件一样。 RPC，基于C/S模型。 ...
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2019-11-02 13:58:54
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协同过滤是一类基于用户行为数据的推荐方法，主要是利用已有用户群体过去的行为或意见来预测当前用户的偏好，进而为其产生推荐。能用于协同过滤的算法很多，大致可分为：基于最近邻推荐和基于模型的推荐。其中基于最近邻推荐主要是通过计算用户或物品之间的相似度来进行推荐，而基于模型的推荐则通常要用到一些机器学习算法 ...
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2019-10-25 20:35:18
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马尔可夫决策过程 MDP 基于模型的动态规划方法（Model-Based，DP） 策略搜索 策略迭代 值迭代 无模型的强化学习方法（Model-Free） 蒙特卡洛方法（MC）：效率不高，但是能够展现 model-free 类算法的特性； 时序差分方法（TD，Important）：直接从 episo ...
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2019-10-08 23:58:32
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1、策略迭代、价值迭代、泛化迭代的前提条件：智能体知道环境的状态转移概率，即是基于模型的问题 2、蒙特卡洛方法采样：随机采样估计期望值，通过样本序列逼近真实的期望值。 成立原因：大数定理。 3、探索和利用，探索指的是不拘于当前的表现，选择不同于当前策略的行动；利用是持续使用当前的最优策略，尽可能的获 ...
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2019-09-16 11:55:04
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一、隐语义模型（LFM Latent Factor Mode） 基于样本的用户偏好信息，训练一个推荐模型，然后根据实时的用户喜好信息进行预测新物品的得分，计算推荐 目标：揭示隐藏特征 方法：矩阵分解进行降维分析【分解之后的矩阵代表了用户和物品的隐藏特征】 1、LFM降维方法-矩阵因子分解 想要发现K ...
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2019-09-03 09:16:02
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开发过程中领域专家、设计人员、开发人员一起沟通交流，建立领域模型，由于我们每个人掌握的知识、思考方式不一样，每个人都有自己的看法，没有通用语言会很难沟通达成共识。 通用语言的要求： 发现领域内的概念、术语，形成术语表，给出英文术语，基于统一语言进行沟通交流。 领域驱动设计的核心原则之一就是基于模型的 ...
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2019-08-22 23:54:50
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