摘要： [本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/08/12/2634466.html，转载请注明出处] 前几天看Andrew Ng 讲EM的视频，又温习了一遍这玩意。 EM的想法其实也比较简单。我要最大化似然函数（或者后验概率），但是直接最大化很难。 所以，我找一个似然函数的近似函数，这个近似函数小于等于似然函数，而且局部上充分逼近似然函数（保证至少在某个点两个函数有相同的函数值），而且这个函数比较容易最大化。 要找到一个全局逼近原来似然函数的简单函数（简单是说容易找其最大值点）显然非常不容易。EM本身是迭代找解的，它的解... 阅读全文

摘要： [本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/08/12/2634462.html，转载请注明出处] Xavier Amatriain是Netflix的Research/Engineering Manager，前面两篇博客转载（Netflix Recommendations: Beyond the 5 stars Part1，Part2）的就是他之前在Netflix的blog里发表的文章，里面比较详细地介绍了Netflix的推荐系统。他有个很出名的个人博客：TechnoCalifornia，里面也是干货不少。最近他的一个分享slid. 阅读全文

摘要： [Netflix的牛人Xavier Amatriain写的介绍Netflix推荐系统的一篇博客（Part 2，第一部分见上一篇转载）。原文里的图片需要FQ才能看到，感谢dang。原文链接：http://techblog.netflix.com/2012/06/netflix-recommendations-beyond-5-stars.html。] [本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/08/01/2617923.html，转载请注明出处] Netflix Recommendations: Beyond the 5 s... 阅读全文

摘要： [Netflix的牛人Xavier Amatriain写的介绍Netflix推荐系统的一篇博客（正如题目所言，还有Part 2），里面较详细地说明了Netflix的推荐及Netflix Prize。原文里的图片需要FQ才能看到，感谢dang。原文链接：http://techblog.netflix.com/2012/04/netflix-recommendations-beyond-5-stars.html。] [本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/07/31/2617586.html，转载请注明出处] Netflix ... 阅读全文

摘要： [本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/04/10/2440488.html，转载请注明出处] Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content-based Recommendations (CB) 基本也会是其中的一部分。 CB应该算是最早被使用的推荐方法吧，它根据用户过去喜欢的产品（本文统称为 item），为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品... 阅读全文

摘要： 这个ppt 来自于我最近的一次分享，主要介绍了语言模型里常用的各种压缩方法，如剪枝、量化和最新的随机化方法等等，希望对一些朋友有所帮助。免费下载地址为 http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14467953.html。 阅读全文

摘要： [[ 本文地址：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2011/03/11/1981781.html 转载请注明出处 ]] Slope One 是一种很好理解的推荐算法，因为它的简单性而备受关注。网上有很多相关的博文介绍它的原理，但很少见到比较全面而且数学性比较强的介绍。我下面主要从数学的角度比较全面的介绍相关的三个算法。里面使用红色标记的文字是我自己的感想，欢迎大家的指正。 一些很好的参考文献 算法提出的 paper：Slope One Predictors for Online Rating-Based Collab... 阅读全文

摘要： 我自己对机器学习和推荐方面的算法很感兴趣，所以经常会看一些相关的东西。之前一般都用网络同步记事本evernote来做些文章阅读方面的笔记。这个博客以后会同步一些我读论文的笔记以及自己的心得，希望对志同道合的同学有些帮助。 阅读全文