18、机器学习与推荐系统全解析

机器学习与推荐系统全解析

1. 机器学习基础要点

机器学习领域广泛且复杂，涉及众多概念和技术。以下是一些关键要点：
- 数据处理与模型训练 ：可以将多个渠道的数据进行组合，例如实时监控文件夹中的新数据文件并进行解析。在训练和测试集方面，需要对 df_train 和 df_test 数据框进行拆分，将其分成多个部分并转换为RDD，最后将这些部分以列表形式提供给 queueStream 方法，输出结果会根据测试数据的数量生成相应的报告。
- 模型评估与可视化 ：当前的准确率报告可能无法全面反映模型性能。可以创建预测值与实际值的散点图，并绘制理想线（函数 y = x ），以便更直观地评估模型。
- 常见概念与原则 ：理解欠拟合、过拟合、正则化、缩放等概念对于有效应用机器学习方法至关重要。同时，要遵循“保持简单”（KISS原则），很多情况下无需复杂的深度学习网络即可解决问题。
- 参数调优 ：参数调优介于科学与艺术之间，虽然有一些经验法则，但仍需要大量的实验和尝试。为了在合理时间内完成这些工作，可能需要强大的硬件支持，如云服务提供的基础设施或平台。
- 数学基础 ：机器学习离不开数学，即使是神经网络也需要深入理解其内部原理，这与模型的可解释性密切相关。例如，普通最小二乘法回归的系数可以很容易地解释目标变量随特征变量单位变化的变化情况。
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