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RSS订阅原创 Friedman test和Nemenyi test
Friedman test和Nemenyi test（1）Friedman test分别对每个数据集的算法进行排序，最优算法的排序（rank）为1，次优算法的排序为2…，在排名相同时，指定平均排序（average ranks）。令 表示第j个算法（1≤j≤k ）在第i个数据集(1≤i≤N) 上的排序。Friedman test比较了算法的平均排序，在零假设下，即所有的算法都是等价的，...
2019-09-30 10:55:24
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原创 推荐系统—论文笔记：Comparison of Collaborative Filtering Algorithms
一、 基本信息论文题目：《Comparison of Collaborative Filtering Algorithms: Limitations of Current Techniques and Proposals for Scalable, High-Performance Recommender Systems》发表时间：February 2011,ACM Transactions ...
2019-07-24 10:02:40
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原创 推荐系统——论文笔记：Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems
一、基本信息论文题目：《MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS 》发表时间： Journal Computer archiveVolume 42 Issue 8, August 200 ，Pages 30-37论文作者： 1.Yehuda Koren, Yahoo Research2.Robert Bell ...
2019-07-23 11:42:56
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原创 梯度下降法
一、 梯度下降法的定义梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。可以用于求解非线性方程组。二、 基础知识解剖●梯度以二元函数 为例，假设其对每个变量都具有连续的一阶...
2019-07-18 09:18:02
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空空如也
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