经过了2个月对机器学习的了解后，我发现了，机器学习的方向多种多样。网页排序，语音识别，图像识别，推荐系统等。算法也多种多样。看见其他的书后，我发现除了讲到的k均值聚类，贝叶斯，神经网络，在线学习等等，还有很多其他的算法。比如说：免疫算法，遗传算法，主成分分析，蚁群算法等等。好像很多算法都是需要做很多的研究才能用的很好的。据说深度学习是由神经网络升级来的。神经网络本身就是一本书，内容很多。龙星计划里...
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2014-08-12 00:39:33
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主要内容：
Spotify是个类似酷我音乐的音乐网站，做个性化音乐推荐和音乐消费。作者利用deep learning结合协同过滤来做音乐推荐。
具体内容：
1. 协同过滤
基本原理：某两个用户听的歌曲都差不多，说明这两个用户听歌的兴趣、品味类似；某两个歌曲，被同一群人听，说明这两个歌曲风格类似。
缺点：
（1）没有利用歌曲本身的特征（信息）
（2）无法对“层级...
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2014-08-11 00:28:01
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集体智慧和协同过滤什么是集体智慧集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的，只是在 Web2.0 时代，大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验。集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案，帮助你对整个人群得到...
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2014-08-08 11:51:19
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用户满意度描述用户对推荐结果的满意程度，这是推荐系统最重要的指标。一般通过对用户进行问卷或者监测用户线上行为数据获得。预测准确度描述推荐系统预测用户行为的能力。一般通过离线数据集上算法给出的推荐列表和用户行为的重合率来计算。重合率越大则准确率越高。覆盖率描述推荐系统对物品长尾的发掘能力。一般通过所有...
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2014-08-02 01:40:02
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推荐系统-从入门到精通为了方便大家从理论到实践，从入门到精通，循序渐进系统地理解和掌握推荐系统相关知识。特做了个读物清单。大家可以按此表阅读，也欢迎提出意见和指出未标明的经典文献以丰富各学科需求（为避免初学者疲于奔命，每个方向只推荐几篇经典文献）。1. 中文综述(了解概念-入门篇)a) 个性化推荐系...
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2014-07-31 15:55:16
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1. Motivation2. MapReduceMapReduce是一种数据密集型并行计算框架。待处理数据以“块”为单位存储在集群机器文件系统中（HDFS），并以(key, value)的键值对形式保存。当任务启动时，系统将计算任务分配给存储数据的相应机器。MapReduce计算任务可以划分为两个...
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2014-07-28 15:16:13
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==============================================================场景：报表任务：不是实时报表，数据需要加工推荐系统：要求实时自己目前对于实时系统的知识不是太多，开发场景也比较少，所以仅仅是为了学习======================...
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2014-07-13 12:52:35
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关于多线程的知识，有非常多的资料可以参考。这里稍微总结一下，以求加深记忆。
关于多线程在日常工作中的使用：对于大多数的日常应用系统，比如各种管理系统，可能根本不需要深入了解，仅仅知道Thread/Runnable就够了；如果是需要很多计算任务的系统，比如推荐系统中各种中间数据的计算，对多线程的使用就较为频繁，也需要进行一下稍微深入的研究。...
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2014-07-11 00:55:45
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首先回顾一下，协同过滤算法主要有两种，一种是基于用户的协同过滤算法（UserCF），另一种是基于物品的协同过滤算法（ItemCF）。
基于用户的协同过滤算法主要有两步：
1）找到和目标用户兴趣相似的用户集合
2）找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。
基于物品的协同过滤算法主要有两步：
1）计算物品之间的相似度。
2）根据物品的相...
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2014-07-10 21:58:52
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基于物品的协同过滤算法（ItemCF）是业界应用最多的算法，主要思想是利用用户之前有过的行为，给用户推荐和之前物品类似的物品。
基于物品的协同过滤算法主要分为两步：
1）计算物品之间的相似度。
2）根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。
第一步的关键点在于计算物品之间的相似度，这里并不采用基于内容的相似性，而是去计算在喜欢物品i的用户中有多少是喜欢物品j的，这样计算的前提是用...
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2014-07-09 09:18:19
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