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FunkSVD算法用于推荐，就是本文中的MF算法，解决了SVD传统奇异值矩阵分解时，矩阵中存在未知项需要补全之后再SVD进行预测的情况。在推荐系统中，最基本的一个数据就是用户-物品的评分矩阵，如下图所示。 其中，U1⋯U5表示的是5个不同的用户，D1⋯D4表示的是4个不同的商品，这样便构成了用户-商品矩阵，在该矩阵中，有用户对每一件商品的打分，其中“-”表示的是用户未对该商...

#迭代退出既控制次数又控制条件如果在迭代过程中能够提前退出就提前退出参数调整是最大问题import numpy as np#迭代退出既控制次数又控制条件如果在迭代过程中能够提前退出就提前退出def MF(R,P,Q,K,steps,alpha,beta): m, n = R.shape for step in range(steps): for i ...

https://www.jianshu.com/p/79d24fa3664fhttps://github.com/MrQuJL/product-recommendation-system/tree/master/shopping-recommendatehttps://blog.youkuaiyun.com/ABCDEFG0929/article/details/87103772https://w...

https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.htmlhttps://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html#fourth下面三张图示神经元模型下图是单层神经网络，也叫作感知器（机），注意和上面的变化：在原来神经元MP模型的“输入”位置添加神经元节点，标志其为“输入单元”，其余不变...

https://blog.youkuaiyun.com/u012050154/article/details/52268057?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsghttps://blog.youkuaiyun.com/anryyang/article/details/23563237https://github.com/xingzhexiaozhu/MovieRecommendation/blob...

皮尔逊相似度import mathdef read2_data(): #针对已经分好的数据集 trainSet = {} testSet = {} f_train = open('u1.base') #for line in f.readlines()[1:]: for line in f_train.readlines(): ...

综述贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类，如朴素贝叶斯分类、贝叶斯网络分类算法等。其中朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，是最简单的一种贝叶斯分类算法。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。朴素贝叶斯分类器采用了一些简化条件的假设，比如假设 x 的各特征是条件...

类似于基于用户的协同过滤算法。依据是项与项之间的相似度。算法实现：1、建立项（item）与用户之间的矩阵2、求出所需项之间的相似度3、计算推荐度，相似度与评分相乘计算加权和。比如我们要给A推荐电影，那么根据A看过的电影与其他电影相似度，进行加权评分，得出要给A推荐的电影。4、按照计算出来的推荐度从高到低对用户进行推荐这里相似度的计算还是用余弦相似度。code：import m...