摘要：
摘自：http://www.cnblogs.com/kobedeshow/p/3651833.html 本文将要讨论基于矩阵分解的推荐算法，这一类型的算法通常会有很高的预测精度，也活跃于各大推荐系统竞赛上面，前段时间的百度电影推荐最终结果的前10名貌似都是把矩阵分解作为一个单模型，最后各种ensem 阅读全文
posted @ 2017-07-06 14:23
bonelee
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摘要：
Spark MLlib介绍 Spark之所以在机器学习方面具有得天独厚的优势，有以下几点原因： （1）机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程，机器学习的计算需要在多次迭代后获得足够小的误差或者足够收敛才会停止，迭代时如果使用Hadoop的MapReduce计算框架，每次计算都要读/写磁盘以及任 阅读全文
posted @ 2017-07-06 12:11
bonelee
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摘要：
Spark中常用的算法： 3.2.1 分类算法 分类算法属于监督式学习，使用类标签已知的样本建立一个分类函数或分类模型，应用分类模型，能把数据库中的类标签未知的数据进行归类。分类在数据挖掘中是一项重要的任务，目前在商业上应用最多，常见的典型应用场景有流失预测、精确营销、客户获取、个性偏好等。MLli 阅读全文
posted @ 2017-07-06 12:11
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摘要：
为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？ http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序（参见：排序学习实践）、推荐、反作弊、定位（参见：基于朴素贝叶斯的定位算法）等。一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征 阅读全文
posted @ 2017-07-06 09:46
bonelee
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