机器学习 — 推荐系统
机器学习：异常检测和推荐系统
一、异常检测1.1 目的在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection） 问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧： 假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA（质量控制测试
日期 2023-06-12 10:48:40
「实操」结合图数据库、图算法、机器学习、GNN 实现一个推荐系统
本文是一个基于 NebulaGraph 上图算法、图数据库、机器学习、GNN 的推荐系统方法综述，大部分介绍的方法提供了 Playground 供大家学习。基本概念推荐系统诞生的初衷是解决互联网时代才面临的信息量过载问题，从最初的 Amazon 图书推荐、商品推荐，到电影、音乐、视频、新闻推荐，如今大多数网站、App 中都有至少一个基于推荐系统生成的供用户选择的物品列表界面。而这些物品的推荐基本都
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习笔记 - 构建推荐系统(6) 用于协同过滤的 6 种自动编码器
一、自动编码器概述 自动编码器是一种适用于无监督学习任务的神经网络，包括生成建模、降维和高效编码。它在学习计算机视觉、语音识别和语言建模等许多领域的底层特征表示方面表现出了优越性。关于更详细的自动编码器以及相关分类，可以参考下面链接。 机器学习笔记 - 自动
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 构建推荐系统(5) 前馈神经网络用于协同过滤
一、多层感知器概述 协同过滤算法最常用于推荐系统的应用中。互联网用户对物品的偏好以评分矩阵的形式表示，用于建立用户和物品之间的关系以找到用户的相关物品。因此协同过滤算法面临着数据集大、评分矩阵稀疏的问题。 &
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机器学习笔记 - 构建推荐系统(4) 用于协同过滤的矩阵分解
一、协同过滤概述 协同过滤是任何现代推荐系统的核心，它在亚马逊、Netflix 和 Spotify 等公司取得了相当大的成功。它的工作原理是收集给定域中项目的人类判断（称为评级），并将具有相同信息需求或相同品味的人匹配在一起。协同过滤系统的用户分享他们对他们消
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 构建推荐系统(3) 深度推荐系统的6个研究方向
一、概述 推荐领域从传统的矩阵分解算法转向了基于深度学习的方法。背后的主要原因(以视频推荐为例子)： 1、来自用户的信号（例如视图）不是独立分布的观察结果，而是可以表示为动作序列。使用循环神经网络 (R
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 构建推荐系统(2) 深度推荐系统概览
一、为什么选择深度学习推荐？ 基于深度学习的推荐系统与传统的基于内容和协同过滤方法相比的 4 个主要优势： 深度学习可以用 ReLU、Sigmoid、Tanh 等
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 构建推荐系统(1)的步骤
一、概述 推荐系统旨在预测用户可能喜欢什么，尤其是当有很多选择时。他们可以明确地向用户提供这些推荐，或者他们可能会在幕后工作，在不给用户选择的情况下选择要显示的内容。 &nb
日期 2023-06-12 10:48:40Python之GUI：基于Python的GUI界面设计的一套AI课程学习(机器学习、深度学习、大数据、云计算等)推荐系统(包括语音生成、识别等前沿黑科技)
Python之GUI：基于Python的GUI界面设计的一套AI课程学习(机器学习、深度学习、大数据、云计算等)推荐系统(包括语音生成、识别等前沿黑科技) 导读 基于Python的GUI界面设计的一套AI课程学习(机器学习、深度学习、大数据、云计算等)推荐系统,(包括目标检测、人脸识别，语音生成、识别等前沿黑科技)。本款
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段三】Python机器学习31篇：机器学习项目实战：基于皮尔逊相关系数搭建电影智能推荐系统
本篇的思维导图： 项目背景 在当今这个大数据时代，智能推荐系统的应用越来越广泛，网上购物、在线观影、新闻推送的背后都有智能推荐系统算法的支持。人们经常会在视频平台上观看电影，有时明确想要观看某部电影，有时则仅仅是随机搜寻。如果视频平台能利用基于物品的智能推荐系
日期 2023-06-12 10:48:40【阶段三】Python机器学习30篇：机器学习项目实战：智能推荐系统的基本原理与计算相似度的常用方法
本篇的思维导图： 智能推荐系统模型 智能推荐系统属于非监督式学习，是机器学习一个非常重要的应用领域，它能带来的经济价值往往是直接且非常可观的。 智能推荐系统的基本原理 智能推荐系统的应用场景 &
日期 2023-06-12 10:48:40【机器学习】6、推荐系统原理与应用
文章目录 一、推荐系统1.1 推荐系统的应用1.2 什么是推荐系统1.3 推荐系统的意义1.4 推荐系统的结构1.5 推荐系统的评估1.5.1 准确度 二、推荐系统的不同类型2.1 基于内容2.2 协
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习 — 推荐系统
机器学习 — 推荐系统 作者：大树 深圳更新时间:2018.02.08 email:59888745@qq.com 说明：因内容较多，会不断更新 xxx学习总结； 回主目录：2017 年学习记录和总结 技术架构 1.对内容数据,用户数据,行为数据,进行数据处理,格式化,清洗,归并等;2.根据业务规则建立推荐系统,内容画像,用户画像,行为画像;3.根据建立的各种画像,进
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习-推荐系统-协同过滤(基于用户、物品的协同过滤、SVD原理及使用)
机器学习-推荐系统-协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, CF) 基于协同过滤的推荐，它的原理很简单，就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者发现用户的相关性，然后再基于这些相关性进行推荐。基于协同过滤的推荐可以分为两个简单的子类：基于用户的推荐（User-based Recommendation）和基于项目的推荐（Item-based
日期 2023-06-12 10:48:40
随时更新———个人喜欢的关于模式识别、机器学习、推荐系统、图像特征、深度学习、数值计算、目标跟踪等方面个人主页及博客
目标检測、识别、分类、特征点的提取David Lowe：Sift算法的发明者，天才。Rob Hess：sift的源代码OpenSift的作者，个人主页上有openSift的下载链接。Opencv中sift的实现。也是參考这个。Koen van de Sande：作者给出了sift,densesift,colorsift等等经常使用的特征点程序。输出格式见个人主页说明，当然这个特征点的算法，在O
日期 2023-06-12 10:48:40[吴恩达机器学习笔记]16推荐系统5-6协同过滤算法/低秩矩阵分解/均值归一化
16.推荐系统 Recommender System 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 16.5 向量化：低秩矩阵分解Vectorization_ Low Rank Matrix Factorization 示例 当给出一件产品时，你能否找到与之相关的其它产品。 一位用户最近看上一件产品，有没有
日期 2023-06-12 10:48:40[吴恩达机器学习笔记]16推荐系统3-4协同过滤算法
16.推荐系统 Recommender System 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 16.3 协同过滤Collaborative filtering 推荐系统有一个很有意思的特性就是 特征学习 ，即 自行学习所要使用的特征。对于基于内容的推荐系统来说，需要有人事先对电影的x1爱情成分和x2动
日期 2023-06-12 10:48:40[吴恩达机器学习笔记]16推荐系统1-2基于内容的推荐系统
16.推荐系统 Recommender System 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 16.1 问题形式化Problem Formulation 推荐系统的改善能为公司带来巨大的收益 [以下为Andrew Ng的原话]第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，我偶尔访问硅谷不同的技术公司，我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，我常问他们
日期 2023-06-12 10:48:40吴恩达机器学习笔记 —— 17 推荐系统
http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9403911.html 本章讲述了推荐系统相关的知识，比如基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法以及实践中遇到的问题。 更多内容参考 机器学习&深度学习 推荐系统是机器学习在工业界应用最广泛的方向，很多电子商务类、咨询类的平台都在做个性化推荐的工作，通过机器学习的算法让自己的平台个性定制，千人千面
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原文博客地址：https://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/29554621 目标检测、识别、分类、特征点的提取 David Lowe：Sift算法的发明者，天才。 Rob Hess：sift的源码OpenSift的作者ÿ
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原文博客地址：https://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/29554621 目标检测、识别、分类、特征点的提取 David Lowe：Sift算法的发明者，天才。 Rob Hess：sift的源码OpenSift的作者ÿ
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