sunyongjie0404的专栏

还是第二章， 后面内容        这部分讲了基于物品的协作过滤， 之前讲基于用户的协作过滤，  基于物品的协作过滤适用于大数据集， 因为我们可以体检对数据进行处理， 物品的变化很小，所以计算一次后，以后可以较少的修改，这部分内容比较简单，当有数据集后， 计算每种物品的topmatch 物品def buildSimilarItems(prefs, n=10): result =

第三章     先是讲述聚类算法，第一步工作是构建数据集，书中给了现成数据集的下载地址， 还有feed list的下载地址， 给出了利用feed list 调用feedparser 处理成博客以及相应的单词的表格， 自己实现的时候没有必要这么来做， 一个是list里好多地址连不上， 都是国外的， 看懂代码即可， 我们可以直接把数据集下载下来， 书中给的地址已经改变所以新地址应该是：数据集：

继续来看第三章， 下面是用图形显示树首先下载 PIL, 这个库目前不支持 python 3, 下面地址上有高手改过的版本可以用：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pil显示画图不是本书重点， 就不解释了， 就是教你怎么用PIL画图列聚类