介绍论文名: “classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms”.
本文讲述比较推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况.
与常规准确率比较的方式不同, 本文从另一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比较.详细参与比较的推荐算法包括:
baseline
传统基于用户
传统基于物品
oneSlope
s...
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编程语言 时间：
2016-04-29 19:47:11
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422
首先要来了解的一个概念就是聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)，而在...
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编程语言 时间：
2016-04-29 18:33:44
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Reference link:
http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/43374195
https://www.zybuluo.com/coolwyj/note/203086#1-classification
本文是纽约大学Yann LeCun团队中Pierre Sermanet ，David Eigen和张翔等在...
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2016-04-29 15:44:37
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我们已经大概学习了用线性回归（Linear Regression）来解决一些预测问题，详见：
1.《机器学习笔记01：线性回归(Linear Regression)和梯度下降(Gradient Decent)》
2.《机器学习笔记02：多元线性回归、梯度下降和Normal equation》
3.《机器学习笔记03：Normal equation及其与梯度下降的比较》
面对一些类似回归...
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其他好文 时间：
2016-04-28 01:56:56
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介绍论文名: “classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms”.
本文讲述比较推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况.
与常规准确率比较的方式不同, 本文从另一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比较.详细参与比较的推荐算法包括:
baseline
传统基于用户
传统基于物品
oneSlope
s...
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编程语言 时间：
2016-04-26 21:46:10
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首先要来了解的一个概念就是聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)，而在...
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2016-04-26 20:37:08
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决策树decision tree 什么是决策树输入：学习集输出：分类觃则（决策树） 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期，Quinlan开发了ID3算法（迭代的二分器）Quinlan改迚了ID3算法，称为C4.5算法1984年，多位统计学家在著名的《Classification and reg ...
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2016-04-23 19:58:10
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形式：
采用sigmoid函数：g(z)=11+e?zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}
其导数为g′(z)=(1?g(z))g(z)g^\prime(z)=(1-g(z))g(z)
假设：
即：
若有m个样本，则似然函数形式是：
对数形式：
采用梯度上升法求其最大值
求导：
更新规则为：
可以发现，则个规则形式上和LMS更新规则是一样...
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2016-04-22 19:32:34
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前言Decision tree is one of the most popular classification tools它用一个训练数据集学到一个映射，该映射以未知类别的新实例作为输入，输出对这个实例类别的预测。决策树相当于将一系列问题组织成树，具体说，每个问题对应一个属性，根据属性值来生成判... ...
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2016-04-20 19:49:56
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支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督式的机器学习方法(supervised machine learning)，一般用于二类问题（binary classification）的模式识别应用中。 支持向量机的最大特点是既能够最小化经验损失（也叫做经验风险、或者经验误差） ...
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2016-04-20 01:54:19
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