机器学习-第十一篇-协同过滤

最新推荐文章于 2024-09-23 14:11:49 发布
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#协同过滤 #均值归一化

本文深入解析了推荐系统中关键的协同过滤算法及其实现原理，通过梯度下降法最小化代价函数来优化推荐效果。同时，文章探讨了低矩阵分解技术在数据压缩与特征提取中的应用，以及如何通过均值归一化提升算法性能。

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协同过滤算法：

听不懂，千言万语，就是用梯度下降最小化代价函数

 

 

低矩阵分解：

 

均值归一化：

 

 

 

 

机器学习--协同过滤算法
zyoulanxin的博客
09-26 273
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as scio plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False import scipy.optimize as opt import pandas as pd def Collaborative_filering_costFunctio.
机器学习：使用协同过滤推荐算进行电影推荐
最新发布
m0_63099685的博客
11-02 222
通过实验，我学会了如何处理和准备推荐系统所需的评分数据，并将其划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练和评估。实验还让我掌握了如何使用训练好的模型进行用户评分预测和个性化推荐，这对于构建实际可用的推荐系统具有重要意义。使用最佳秩值rank=4重新训练模型，并在测试集上进行评估，得到的最小误差RMSE为0.8867，表明模型具有良好的泛化能力。对用户编号189预测其对电影2598的评分为2.8897，并向用户编号385推荐了10部电影，并给出了预测评分。2.使用协同过滤推荐模型给用户推荐感兴趣的电影；
机器学习系列24：协同过滤
SuperFeng
05-29 493
在上一次中，我们是先知道电影的特征，然后通过算法计算出用户的特征。下面我们来考虑一下能不能知道用户的特征，让算法学习出电影的特征呢？ 我们可以看到，这个算法与之前的算法是一样的，只不过传入的特征不同而已。我们可以先随机地求出一些用户特征 θ，用这些特征计算出电影的特征 x，通过电影的特征又能更好地计算出用户的特征，不断迭代... 最终会收敛到一个最优的位置，这时用户的特征和电影的特征被计...
机器学习——协同过滤算法（CF）
2301_78630677的博客
09-12 3277
协同过滤算法是一种**常用的推荐系统算法**，它基于用户的历史行为和其他用户的行为进行推荐（即物以类聚，人以群分的意思） 其原理主要分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。 本文将简单介绍一下协同过滤算法 本文简单介绍了一下协同过滤算法：基于用户和基于物品的协同过滤算法，然后比较了一下这两个的区别，最后介绍了一个电影推荐实例解析。 故常无欲，以观其妙；常有欲，以观其徼 --2023-9-11 筑基篇
简单易学的机器学习算法——协同过滤推荐算法(2)
null的专栏
06-03 9686
一、基于协同过滤的推荐系统
归一化协同过滤
qq_34438672的博客
11-26 506
转载：：：https://blog.youkuaiyun.com/ls317842927/article/details/79072662
【第十八章：Sentosa_DSML社区版-机器学习之协同过滤】
KennethYuen
09-23 866
协同过滤是推荐系统中常用的一种方法。该算法旨在填补用户-产品关联矩阵中缺少的项。在算法中，用户和产品都是通过一组少量的潜在因素描述，这些潜在因素可以用于预测用户-产品关联矩阵中缺少的项。
可扩展语言：COM6012可扩展机器学习-谢菲尔德大学
03-04
专题三：可扩展的矩阵分解，用于推荐系统中的协同过滤 第四节：可扩展的k-means聚类和Spark配置 主题5：可伸缩的PCA，用于降维和Spark数据类型 第六节：高级决策树 第七讲：可扩展的逻辑回归 第八讲：可扩展的广义...
机器学习课程-AndrewNg：我的第一门机器学习课
03-03
机器学习课程AndrewNg ... 地图缩小第11周：机器学习管道； 上限分析； 照片OCR应用； main topics: supervised learning - linear regression, logistic regression, neural networks, SVMs unsupervised lea
吴恩达机器学习笔记 三十七 电影推荐系统 使用特征 成本函数 协同过滤算法
XinxingZh的博客
05-03 500
假设我们不知道电影的特征向量 x，而Alice给第一部电影评分为5，Bob给第二部电影评分为5，可得 w1*x1约为5，w2*x1约为5，找到一个合适的向量 x 满足方程组即可。以电影评分系统为例，令 r(i, j) 来表示用户 j 已经对电影 i 评分， y（i, j）表示评分具体是多少。假如每部电影有自己的特征，那么用户 j 对电影 i 的评分预测为 w(j) * x(i) + b(j)r(i, j) ：一个用户 j 是否对电影 i 进行了评分， 1 为已评。w(j) b(j)：用户 j 的参数。
基于归一化方法的协同过滤推荐算法
01-29
：针对传统的协同过滤推荐算法没有考虑用户向量维度以及评价值差异的问题，提出了一种基于归一化方法的协同过滤推荐算法。算法在计算用户或项目相似度之前首先将用户对每一项目的评分值归一化到一个统一的值域范围，然后再计算用户向量空间的相似性并进行预测推荐。实验结果显示该算法能够准确地找到相似的邻居用户或项目，预测及推荐测性能有较大提高。
机器学习-协同过滤
qq_16236875的博客
09-08 318
1 协同过滤 https://www.nowcoder.com/discuss/190742 是利用集体智慧的一个典型方法，借鉴和你相同人群的观点来进行推荐。 实现：3个步骤： 收集数据- 找到相似用户和物品-进行推荐 (1) 收集数据：用户的历史行为 (2) 找到相似的用户和物品 计算用户间以及物品间的相似度： 欧几里德距离，皮尔逊相关系数，Cosine 相似度，Tanimoto 系...
机器学习算法--协同过滤算法
weixin_45573921的博客
05-15 2056
0. 关键词 推荐算法 长尾理论 UserCF ItemCF 1. 推荐算法     互联网的飞速发展使我们进入了信息过载的时代，搜索引擎可以帮助我们查找内容，但只能解决明确的需求。为了让用户从海量信息中高效地获得自己所需的信息，推荐系统应运而生。     推荐系统可以通过分析用户的历史记录来了解用户的喜好，从而主动为用户推荐其感兴趣的信息，满足用户的个性化推荐需求。推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具，和搜索引擎相比，推
机器学习（二十六）——协同过滤算法
livan1234的博客
09-17 3651
笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。 我的公众号为：livandata
机器学习第二篇----协同过滤
u012966380的博客
09-26 490
中秋假期期间，又一次拜读了《推荐系统实战》一书，把一些收获分享给大家。 提到推荐系统，就不得不提“协同过滤” ： 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。（来自百度百科）。 上述解释再通俗一点来讲...
【机器学习】使用tensorflow 实现协同过滤算法
m0_51816252的博客
08-11 1336
本文主要讲解如何使用tensorflow 来实现协同过滤算法，以及如何使用均值归一化来优化协同过滤算法和寻找相关特征。
机器学习之推荐系统（协同过滤）学习笔记
杨鑫newlife的专栏
06-03 725
推荐系统 概述 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。 推荐系统 场景 1.Amazon 会根据顾客的购买的历史向他们推荐相似的物品。 2.Netfix会向其用户推荐电影。 3.新闻网站会对用户推荐新闻频道。 推荐系统要点 基...
【机器学习】无监督学习中的协同过滤算法（推荐系统）
m0_51816252的博客
08-08 1991
在无监督学习中，协同过滤算法使用的还是很多的，比如我们常见的逛淘宝时，系统可以根据我们的浏览内容或者搜索词等给我们推荐商品、抖音每天推荐的短视频等。这些都是运用了无监督学习中的协同过滤算法。......
机器学习----推荐系统之协同过滤算法
勤劳的小蜜蜂啊~
02-04 3760
机器学习中的推荐系统，协同过滤算法进行电影推荐。
Mahout实战：Hadoop上的机器学习库
第十一章"Taking clustering to production"关注聚类算法的工程实践，包括模型选择和调优。最后，第十二章"Real-world applications of clustering"展示了聚类在实际问题中的应用案例。 "Mahout in Action"不仅提供...
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