[Mahout in Action] Representating Recommender Data

最新推荐文章于 2017-02-07 19:50:01 发布
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分类专栏： Mahout
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In-memory representations without preference values

GenericBooleanPrefDataModel , which is similar with GenericDataModel but without preference values.

mahout in action中文版
wenyusuran的专栏
08-15 5227
mahout in action 中文翻译第1章初识mahout mahout in action 中文翻译 1. 初识Mahout 本章涵盖以下内容： Apache Mahout是什么？现实中推荐系统引擎、聚类、分类概述配置mahout 读者可能从本书的标题中依然知晓，本书是一本使用的工具书，讲解如何将mahout应用于业界。Mahout是Apache开源的机器学习库。它实现的算法
Mahout in action分析维基百科数据例子(一)
cbl709的专栏
04-03 1419
本文来源于我个人博客www.chenbiaolong.com概要本文主要根据mahout in action第六章分析维基百科链接数据的例子编写。大部分内容是直接翻译的mahout in action，不过不是逐字翻译，加入了一些个人理解。关于本文的前提背景可以参考其他博主翻译的文章： Mahout in action 中文版-6.分布式推荐计算-6.1 Mahout in action 中文版
[Mahout in action]--Recommender System
beijingbuaaer的博客
09-14 329
[Mahout in action]--Recommender System
Mahout In Action-第一章：初识Mahout
MrCharles在优快云
12-30 1700
1. 初识Mahout 本章涵盖以下内容： Apache Mahout是什么？现实中推荐系统引擎、聚类、分类概述配置mahout 读者可能从本书的标题中猜测到，本书是一本讲解如何将mahout应用于业界的工具书。他有三个特性： 一是Mahout是Apache开源的机器学习库。它实现的算法都被归入机器学习或者集体智慧的范畴，但是在这里Mahout主要注重协同过滤/推荐
mahout in action推荐系统代码解释
渣渣
02-07 958
这里的代码属于mahout in action中的内容，只是我不了解其中的注解，所以就特意想学习一下相关的内容。package mia.recommender.ch02; //=分析导入包可以看出mahout的包分为主要类以及它们的实现类= import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.*; import org.apache.mahout.c
Mahout（2） Recommender
hblis1991的专栏
09-19 301
Recommender接口，虚基类AbstractRecommender实现接口Recommender interface 同时itembasedrecommender与userbasedRecommender 接口继承自Recommender 接口 同时public class GenericItemBasedRecommender extends AbstractRecommender
mahout in action 中文版
dangyifei
05-17 1596
http://running.iteye.com/category/144665
mahout in action 笔记---初识
u013351371的专栏
01-01 521
机器学习和数据挖掘越来越热，相关的软件也很多，比如weka和mahout。weka是比较适合于做些模拟实验，在大规模的实践中，mahout用的比较多。    关于mahout的介绍有很多资料，这个可以在其官网找到mahout官网。    为了学好它，我们首先将其导入myeclipse，然后再开始编写。    这本书的前言部分对接下来的每一部分的功能说的很明白，今天主要是接触了一下样例，是一个
Mahout In Action中ItemCFHadoop流程图
小虾米的专栏
12-26 753
见图
Mahout in Action完整版本(英文)
01-31
一些支持 Map-Reduce 的集群实现包括 k-Means、模糊 k-Means、Canopy、Dirichlet 和 Mean-Shift。 　Distributed Naive Bayes 和 Complementary Naive Bayes 分类实现。
mahout in action中的源码
12-25
《Mahout in Action》是一本深入探讨Apache Mahout机器学习框架的专业书籍，其源码提供了丰富的实践示例和深入理解Mahout算法的机会。在GitHub上，你可以找到这些源码的完整版本，链接为。下面，我们将详细探讨...
mahout in action
07-29
《Mahout in Action》是一本深入探讨Apache Mahout机器学习库的专业书籍，旨在帮助读者理解和应用这个强大的开源工具。Mahout是基于Java的，旨在提供可扩展的机器学习算法，适用于大数据处理。这本书通过实例和实践...
基于SSM的一线式酒店管理系统-su0v7503【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
08-15
基于SSM的一线式酒店管理系统-su0v7503【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
STM32F4高级定时器定时器应用示例代码
08-15
STM32F4高级定时器定时器应用示例代码
【python毕业设计】基于数据挖掘的音乐推荐系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档）.zip
08-15
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明，不需要论文 采用python语言，django框架，mysql数据库开发 编程环境：pycharm，mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台： 用户注册， 登录 搜索音乐，音乐欣赏（可以在线进行播放） 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法：（重点） 本课题需要大量用户行为（如播放记录、收藏列表）、音乐特征（如音频特征、歌曲元数据）等数据 （1）根据用户之间相似性或关联性，给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐； （2）根据音乐之间的相似性或关联性，给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户，然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西（和你类似的人也喜欢**东西）； 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐（喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐）； 管理员 管理员信息管理 注册用户管理，审核 音乐爬虫（爬虫方式爬取网站音乐数据） 音乐信息管理（上传歌曲MP3，以便前台播放） 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
MPU6050.zip
08-15
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器，它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据，对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上，通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信，获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件，包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`，该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如，`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址，`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中，首先需要包含`MPU6050.h`头文件，然后创建`MPU6050`对象，并调用`begin()`函数初始化传感器。之后，可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据，通常还需要进行校准和滤波，以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础，它是一种低引脚数的串行通信协议，允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持，使得用户无需深入了解通信细节，就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度（X、Y、Z轴）和角速度（同样为X、Y、Z轴）。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动，而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据，可以进一步计算出物体的姿态（如角度和角速度变化）。 在嵌入式开发领域，特别是使用STM32微控制器时，也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口，可以实现更复杂的控制算法。然而，基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中，除了基本的传感器读取，还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP（数字运动处理器）功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据，实现更高级的运动估计，减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器，广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件，开发者可以轻松地与传感器交互，获取并处理数据，实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径，通过这些资源，开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
【python毕业设计】通用排课系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-15
对于学生端，核心需求在于能够轻松访问并管理自己的课程表[8]。学生需要能够方便地完成注册、登录，并查看专属于自己的课程详细信息，包括不限于时间、地点、教师等。系统应支持当课程表中任何课程时间发生变动，需要及时在系统内进行更新，保障课程信息的时效性。 教师端的功能需求主要集中在课程表的查看和管理。教师与学生一样，同样需要能够方便地查看自己的教学课表，了解课程时间、地点和相关学生班级信息。系统应允许教师接收课程安排的更新通知，并查看学生的出勤情况，以便及时跟进学生的课程进展。 管理员的功能需求主要集中在课程维护和用户管理。管理员负责管理用户的权限设置，包括教师和学生的账户管理。与此同时，管理员负责监控系统的性能和安全状态，并执行必要的系统升级和维护。管理员重点需要管理课程信息、班级信息，并进行教室分配和课程表生成，确保系统功能的正常运行，满足教师和学生的日常使用需求。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
nctoolbox20121106用于matlab读取GRIB数据
08-15
nctoolbox20121106用于matlab读取GRIB数据
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