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空空如也

推荐系统、协同过滤和MF.ppt

关于协同过滤,FM 的各种算法详细介绍。 协同过滤,简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人透过合作的机制给予信息相当程度的回应并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。

2020-06-12

mlapp--Machine Learning A Probabilistic Perspective

基于概率论的角度分析机器学习,带书签,英文版,这本书从概率论这个数学角度独特阐述了机器学习的所有问题,需要较强的数学基础。

2019-03-18

Practical Recommender Systems; Kim Falk;January 2019

在线推荐系统可以帮助用户找到电影,工作,餐馆甚至浪漫!将统计数据,人口统计数据和查询术语结合起来,可以获得令人满意的结果。学习以正确的方式构建推荐系统:它可以成就或破坏您的应用程序! Practical Recommender Systems解释了推荐系统的工作原理,并展示了如何为您的网站创建和应用它们。在介绍了基础知识后,您将了解如何收集用户数据并生成个性化建议。您将学习如何使用最流行的推荐算法,并在Amazon和Netflix等网站上查看它们的示例。最后,本书介绍了在网站增长时遇到的扩展问题和其他问题。

2019-01-24

空空如也

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