猪逻辑公园

在机器学习算法中，很多情况我们都是把auc当成最常用的一个评价指标，而auc反映整体样本间的排序能力，但是有时候auc这个指标可能并不能完全说明问题，有可能auc并不能真正反映模型的好坏，以CTR预估算法(推荐算法一般把这个作为一个很重要的指标)为例，把用户点击的样本当作正样本，没有点击的样本当作负样本，把这个任务当成一个二分类进行处理，最后模型输出的是样本是否被点击的概率。 举个很简单的例子...

模型名称 基本原理 特点 局限性 协同过滤 根据用户的行为历史生成用户-物品共现矩阵，利用用户相似性和物品相似性进行推荐 原理简单、直接，应用广泛 泛化能力差，处理稀疏矩阵的能力差，推荐结果的头部效应明显 矩阵分解 将协同过滤算法中的共现矩阵分解为用户矩阵和物品矩阵，利用用户隐向量和物品隐向量的内积进行排序并推荐 相较协同过滤，泛化能力有所增强，对稀疏矩阵的处理能力有所增强 除了用户历史行为数据，难以利用 其他用户、物品特征及上下文特征 ...

import numpy as np # linear algebraimport pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)from sklearn.datasets import make_classification'''A sci-kit learn inspired script to convert pandas dataframes into libFFM style data.The scri.

基于物品的协同过滤算法(ItemCF)给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。比如：该算法会因为你购买过《数据挖掘导论》而给你推荐《机器学习》。不过ItemCF算法不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。该算法认为，物品A和物品B具有很大相似度的原因是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。基于物品的协同过滤算法主要分为两步...