栽种绝处的花

摘要： 4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯 优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感 适用数据类型：标称型数据 贝叶斯决策理论的核心思想：选择具有最高概率的决策。 4.2 条件概率 4.3 使用条件概率来分类 4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类 阅读全文

摘要： 上下文包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等。 5.1 时间上下文信息 5.1.1 时间效应简介 时间信息对用户兴趣的影响表现在以下几个方面： 1.用户兴趣是变化：关注最近行为 2.物品也是有生命周期的： 3.季节效应 5.1.2 时间效应举例 5.1.3 系统时间特性的分析 包含时间信息的用户行 阅读全文

摘要： 3.1 冷启动问题简介 主要分三类： 1.用户冷启动：如何给新用户做个性化推荐。 2.物品冷启动：如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题。 3.系统冷启动：如何在一个新开发的网站上设计个性化推荐系统。 解决方案： 1.提供非个性化的推荐：热门排行榜，当用户数据收集到一定的时候，再切换为个性 阅读全文

摘要： 2.1 用户行为数据简介 显性反馈行为：用户明确表示对物品喜好的行为。评分、喜欢、不喜欢。 隐性反馈行为：不能明确反应用户喜好的行为。比如页面浏览。 显性反馈数据 隐性反馈数据 用户兴趣 明确 不明确 数量 较少 庞大 存储 数据库 分布式文件系统 实时读取 实时 有延迟 正负反馈 都有 只有正反馈 阅读全文

摘要： 1.1 什么是推荐系统 80/20原则：80%的销售额来自于20%的热门品牌 不热门的商品数量极其庞大，这些长尾商品的总销售额将是一个不可小觑的数字，也许会超过热门商品带来的销售额。 主流商品代表了绝大多数用户的需求，而长尾商品代表了一小部分用户的个性化需求。 推荐系统通过发掘用户的行为，找... 阅读全文

摘要： 2.1 数据对象与属性类型2.1.1 什么是属性2.1.2 标称属性：其值是一些符号或事物的名称。每个值代表某种类别、编码或状态，因此标称属性又被看作是分类的。 标称属性不是定量的，找出它的均值或中位数没有意义，有意义的是找到众数，是一种中心趋势度量。2.1.3 二元属性：是一种标称属性，只有两个... 阅读全文

摘要： 1、vi的基本概念 基本上vi可以分为三种状态，分别是命令模式（command mode）、插入模式（Insert mode）和底行模式（last line mode），各模式的功能区分如下： 1) 命令行模式command mode） 控制屏幕光标的移动，字符、字或行的删除，移动复制某区段及... 阅读全文

摘要： 在使用Linux系统过程中，通常情况下，我们都会使用普通用户进行日常操作，而root用户只有在权限分配及系统设置时才会使用，而root用户的密码也不可能公开。普通用户执行到系统程序时，需要临时提升权限，sudo就是我们常用的命令，仅需要输入当前用户密码，便可以完成权限的临时提升。在使用sudo命令的... 阅读全文

摘要： 3.1 决策树的构造优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据.缺点:可能会产生过度匹配问题.适用数据类型:数值型和标称型.一般流程:1.收集数据2.准备数据3.分析数据4.训练算法5.测试算法6.使用算法3.1.1 信息增益创建数据集def createD... 阅读全文

摘要： knn算法：1.优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定2.缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。3.适用数据范围：数值型和标称型。一般流程：1.收集数据2.准备数据3.分析数据4.训练算法：不适用5.测试算法：计算正确率6.使用算法：需要输入样本和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据... 阅读全文