机器学习2-推荐系统

最新推荐文章于 2024-06-05 11:56:16 发布
最新推荐文章于 2024-06-05 11:56:16 发布
阅读量331 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习

问题

TopK

CTR

 

步骤

Feature

Recall

基于热度，基于用户兴趣标签，基于CF，基于FM

Sort

LR，GBDT，GBDT+LR，FM，DNN

AD

 

评价指标

Accuracy：预测正确的样本/总样本

Precision：预测为正类正确的样本数/预测为正类的样本数

Recall：预测为正类正确的样本/实际为正类的样本

F1：P和R的调和均值

AUC,ROC

 

CTR案例：

https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/475105

Kaggle CTR https://www.kaggle.com/c/criteo-display-ad-challenge/discussion/10555

 

 

 

机器学习：推荐系统
weixin_52416594的博客
12-28 641
机器学习：推荐系统1 推荐系统分类2 推荐算法分类3 协同过滤(Collaborating Filtering)3.1 User-based CF 基于用户的协同过滤3.1.1 用户偏好数据收集3.1.2 用户偏好如何整合3.1.3 用户向量与相似度计算3.2 Item-based CF 基于物品的协同过滤二级目录三级目录 1 推荐系统分类 基于应用领域 基于设计思想 基于使用数据 电子商务推荐 协同过滤 用户行为数据 社交好友推荐 基于内容 用户标签数据 信息内容推荐 基于知识 社
机器学习----神经网络技术详解
最新发布
qq_42538588的博客
08-01 4446
机器学习（Machine Learning, ML）是一种人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，它使计算机能够通过经验自动改进性能，而不需要明确编程。机器学习的核心在于从数据中提取模式和知识，从而使系统能够做出预测或决策。机器学习的方法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种主要类型。监督学习：在监督学习中，模型通过一组带标签的训练数据进行训练。训练过程的目标是使模型能够根据输入数据预测正确的标签。例如，分类问题和回归问题都是监督学习的典型应用。
机器学习之推荐系统
06-09
白话文理解机器学习之推荐系统及协同过滤算法，通过给出两种方式实现机器学习之推荐系统
机器学习-推荐系统
qq_16236875的博客
09-12 152
1 如何设计一个推荐系统 推荐系统要解决的问题是两个，1是取的候选集，二是对候选集进行评分，第一个问题传统的基于结构的cf 或者KNN 聚类，基于内容的都能解决部分，第二个问题业界现在流行用广告思路来做，即为对ctr（user，item）进行预估，数据的质量决定了你打分的好坏。好的推荐系统与具体业务也有关，方法都是公开的，可能用到的特征和商业trick 可能需要自己摸索。 此外online l...
【机器学习】推荐系统
noobiee的博客
11-28 2433
推荐模型如何进行推荐将取决于您拥有的数据类型。如果您只拥有过去发生的交互数据，您可能有兴趣使用协作过滤。如果您有描述用户及其与之交互过的物品的数据（例如，用户的年龄、餐厅的菜系、电影的平均评价），您可以通过添加内容和上下文过滤，对当前给定这些属性下新交互的可能性进行建模。推荐系统中最为主流与经典的技术之一是（Collaborative Filtering），它是基于这样的假设：用户如果在过去对某些项目产生过兴趣，那么将来他很可能依然对其保持热忱。
机器学习笔记--机器学习基本概念（全面总结，通俗易懂）
qq_44815135的博客
01-22 7643
 什么是机器学习？本文主要介绍了机器学习中的常见概念，包括监督学习和无监督学习、半监督学习、弱监督学习、强化学习、欠拟合和过拟合、损失和优化的概念以及常用的激活函数等。
【机器学习】机器学习与推荐系统在电子商务中的融合应用与性能优化新探索
Easonmax的博客
06-05 1万+
机器学习是一种通过数据训练模型，并利用模型对新数据进行预测和决策的技术。其基本思想是让计算机通过样本数据学习规律，而不是通过明确的编程指令。根据学习的类型，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。推荐系统是一种利用用户历史行为数据，为用户推荐个性化内容的系统。推荐系统在电子商务、社交媒体、内容平台等领域得到了广泛应用。推荐系统主要分为基于内容的推荐、协同过滤和混合推荐。
机器学习----交叉熵(Cross Entropy)如何做损失函数
lmy050813的博客
03-22 6245
损失函数是指一种将一个事件（在一个样本空间中的一个元素）映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。信息熵的值越小，表示系统的不确定性越低。例如，在机器学习中，相对熵常用于比较真实数据的分布和模型预测的分布之间的差异，以评估模型的性能。它可以用于评估两个模型或概率分布的相似性，比较数据分布的差异，以及在熵最小化的框架下进行优化等。对于回归问题，均方差的损失函数的导数是局部单调的，可以找到最优解。上面说的都是一个样本的时候，多个样本的表达式是:多个样本的概率即联合概率，等于每个的乘积。
机器学习中的F1-score
热门推荐
Yucen的博客
09-13 25万+
一、什么是F1-score F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。 此外还有F2分数和F0.5分数。F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。计算公式为： G...
基于机器学习的搜索推荐系统
毕业作品网站
10-01 1951
Callimachus是在近几年才推出来的关联数据管理器，他虽然针对关联数据有很好的执行能力，但是在网上不止是关于他运行时的一些解决问题，就连关于他的介绍都微乎其微，在Callimachus运行的时候所遇到的维护问题只能靠自己解决，稳定性不确定，属于试验阶段。其实这样的搜索后台服务引擎涉及到很多领域的理论和技术：数字图书馆，数据库，信息检索，信息提取，人工智能，机器学习，自然语言处理，计算机语言学，统计数据分析，数据挖掘，计算机网络，分布式处理等等，具有综合性和挑战性。存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。
机器学习笔记--推荐系统
qq_44175983的博客
08-11 268
在之前的基于内容的推荐系统中，对于每一部电影，我们都掌握了可用的特征，使用这些特征训练出了每一个用户的参数。相反地，如果我们拥有用户的参数，我们可以学习得出电影的特征。在一个基于内容的推荐系统算法中，我们假设对于我们希望推荐的东西有一些数据，这些数据是有关这些东西的特征。但是如果我们既没有用户的参数，也没有电影的特征，这两种方法都不可行了。在我们的例子中，我们可以假设每部电影都有两个特征，如。表示我们只计算那些用户 j 评过分的电影。为用户 j 给电影 i 的评分.代表电影的浪漫程度，代表电影的动作程度。
机器学习（10）--推荐系统
执契的博客
03-13 474
吴恩达ML课程课后总结，以供复习、总结、温故知新，也欢迎诸位评论讨论分享，一起探讨一起进步： 上一篇:机器学习（9）--异常检测（多元高斯分布等）https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/details/88400810 下一篇：机器学习（11）--大数据的机器学习（随机梯度下降、mini-batch梯度、在线学习与并行计算）https://blog....
【AndrewNg机器学习】推荐系统(Recommender Systems)
－　
06-05 382
文章目录1 什么是推荐系统2 基于内容的推荐系统 1 什么是推荐系统 推荐系统可以依靠你过去浏览的信息或者评价的电影来推荐新的信息。因此这会给互联网内容企业带来很大一部分收入，对企业有实质性的影响。 另外，对于机器学习算法来说，数据特征有很大的影响，不同的特征会影响算法的准确性和性能。对于特征的获取，我们可以手动设计数据特征，也可以设计一个算法来学习使用的特征。推荐系统就是后者的一个例子。 假如我...
[机器学习]推荐系统介绍
henku449141932的博客
12-30 410
目录 1 前言 2 个性化推荐系统概述 3 个性化推荐系统的常用算法 3.1协同过滤推荐 3.1基于关联规则的推荐 4 个性化推荐系统的技术改进 1 前言 互联网的高速发展，促进了各行各业的发展，也为电子商务的发展提供了条件。电子商务让企业的销售和获客线下搬到了线上。人们不出门就可以很便捷地在网上购买他们喜欢的东西，提供了购物的效率。但是随着信息的增加，物品品牌和种类爆炸式增长，使消费者面对选择时难以抉择。因为这样的原因推荐系统横空出世，它一方面解决消费者面对选择时不知所措的尴尬，另一方面解
机器学习４——推荐系统
佐井白白的微笑
10-26 1979
整理自coursera,欢迎交流转载。 背景 　　现在我们考虑一个个性化的推荐系统，比如推荐电影、商品等。我们应该如何构建这个系统呢？其实推荐的方法有很多。比方说我们可以根据商品的流行度来推荐，这个方法最大的缺点是缺少个性化；为了实现个性化，我们可以把商品分类，根据分类来向用户推荐，这种方法的输入是用户的购买或浏览历史的特征，输出是用户可能喜欢的商品或多媒体信息，这个方法的优点是个性化
机器学习（十六）推荐系统
weixin_53312629的博客
08-06 2441
本篇文章主要介绍了推荐系统，首先介绍了推荐系统问题的主要形式；在基于内容的推荐算法中介绍了如何将变量应用到线性回归中来预测不同用户对不同电影的评级；在协同过滤中介绍了一个方法来做推荐系统，它不是基于内容的，并且不假设已经得到这些所有的电影的特征；随后介绍了协同过滤算法，它可以同时学习几乎所有电影的特征和所有用户参数；在低秩矩阵分解中介绍了如何使用一个向量化的实现来计算所有用户对所有电影的评分预测值；最后介绍了均值归一化，它作为协同过滤算法的预处理步骤，有时能让算法表现得更好一些。......
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值