一个人的人生

K近邻算法（KNN）是一种基于实例的机器学习方法，其核心思想是"物以类聚"。在分类问题中，通过多数投票原则确定新样本类别；在回归问题中，通过取K个最近邻的平均值预测目标值。算法实现包含三个关键要素：K值选择、距离度量和决策规则。本文详细介绍了KNN在分类（如乳腺癌预测）和回归（如波士顿房价预测）任务中的应用流程，包括数据加载、切分、特征标准化、模型训练与评估，并展示了如何保存和加载模型。评估指标方面，分类任务使用准确率，回归任务则采用MAE、MSE和RMSE。

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​ 在进行数据挖掘中，原始海量的数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以对首先对数据进行清洗就显得尤为重要，在数据清洗完成后，后续伴随着数据集成、转换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。

机器学习。

​判别模型是对数据输出做判别的模型，多用于监督学习，尤其适合。继续编辑。

是指三维数据的一种重要表达方式，通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云分类，并标注上不同属性，常应用于。数据标准是通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音 、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。、语义分割、实例分割、 目标检测、图像分类、关键点、线段标注、文字识别转写、点云标注、属性判断等。负责对文本、图像、语音、视频等标注数据进行归来、整理、编辑、标记和批注。是对事物属性进行标签，属性标注包括：文本类别、新闻、娱乐等。

Minion作为一个先进的对象存储方案，对于大数据和人工智能的支持有着天然的优势。它支持与Spark\Flink等技术方案进行整合，并且通过S3协议实现数据查询的下沉，这让大数据的存储与查询分离提供了事实依据。（2） 根据部署的minio服务的信息（如端口、Access Key、Secret Key、存储桶名称等），创建一个SparkSession对象，可以使用如下步骤进行读写Minio。（1） 首先，需要部署minio服务集群，搭建minio对象存储桶，可以参考我的文章。

从协同过滤的分类来说，ALS（Alternating Least Squares，交替最小二乘）算法属于User-Item CF，也叫做混合CF，它同时考虑了User和Item两个方面。用户和物品的关系，可以抽象为如下的三元组：。其中，Rating是用户对商品的评分，表征用户对该商品的喜好程度。ALS算法是基于模型的推荐算法，，评估出缺失项的值，以此来得到一个基本的训练模型，然后依照此模型可以针对新的用户和物品数据进行评估。

本文主要探讨如何利用用户打标签的行为为其推荐物品，UGC标签系统受到越来越多的关注，标签既能反映用户的兴趣又能描述物品的本身特征。

当前Spark没有像mahout那样，严格区分基于物品的协同过滤推荐（ItemCF）和基于用户的协同过滤推荐（UserCF），只有基于模型的协同过滤推荐算法ALS（model-based CF）。但ALS算法对于一些特定的问题(用户数量较小的场景，以及物品数量明显小于用户数量的场景)，效果并不理想，不像mahout提供了各种推荐算法选择。为了充分利用spark在速度上带来的提升同时为满足一些业务需求，于是使用spark构建ItemCF算法。

为什么新闻推荐使用UserCF算法，而购物网站使用ItemCF算法？