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2018年1月20日
Python推荐系统库Surprise
摘要: Surprise(Simple Python Recommendation System Engine)是一款推荐系统库,是scikit系列中的一个。简单易用,同时支持多种推荐算法。基础算法、协同过滤、矩阵分解等 Surprise使用 Surprise里有自带的Movielens数据集。 1、载入自
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posted @ 2018-01-20 16:19 happy~
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2017年9月12日
Java中synchronized关键字理解
摘要: 好记性不如烂笔头~~ 并发编程中synchronized关键字的地位很重要,很多人都称它为重量级锁。利用synchronized实现同步的基础:Java中每一个对象都可以作为锁。具体表现为以下三种形式。 (1)对于普通同步方法,锁是当前实例对象。 (2)对于静态同步方法,锁是当前类的Class对象。
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posted @ 2017-09-12 19:26 happy~
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2017年7月5日
MySql WorkBench 导入sql文件 中文出现乱码
摘要: 在workbench中导入sql文件。 查看系统的编码。 导入sql文件时出现了如下警告。但是文件是UTF-8。由于包含中文,使用latin1编码方式会出现乱码。 选择UTF-8,出现错误。 不知道什么原因,将sql文件转为UTF-8编码格式还是出现上述错误。 最后在命令行中新建数据库,导入sql文
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posted @ 2017-07-05 19:40 happy~
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2017年7月3日
java并发编程--Synchronized的理解
摘要: synchronized实现锁的基础:Java中每一个对象都可以作为锁,具体表现为3种形式。 (1)普通同步方法,锁是当前实例对象 (2)静态同步方法,锁是当前类的Class对象 (3)同步方法块,锁是Synchronized括号里配置的对象 首先看一下普通同步方法。 运行结果。 虽然test()加
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posted @ 2017-07-03 15:35 happy~
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2017年6月9日
聚类结果的评价指标
摘要: 在看一篇论文,其中提到了purity,NMI,ARI,平时只是见到过,具体的含义并不知道,所以就百度整理了下~~ 看到了两篇博客,感兴趣的可以看一下~~http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10322361 http://blog.csdn.net/
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posted @ 2017-06-09 09:25 happy~
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2017年5月12日
机器学习粗略认识--线性模型
摘要: 给定样本示例x=(x1,x2,x3....xd),线性模型的目标是学得一个线性函数,即属性的线性组合 f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b。所以训练线性模型的目标就是求w、b.得到线性模型后就可以预测新的样本。 一、线性回归 给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2)...(xm,
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posted @ 2017-05-12 19:32 happy~
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LDA主题模型困惑度计算
摘要: 对于LDA模型,最常用的两个评价方法困惑度(Perplexity)、相似度(Corre)。 其中困惑度可以理解为对于一篇文章d,所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定,这个不确定成都就是困惑度。困惑度越低,说明聚类的效果越好。 计算公式 分母是测试集中所有单词之和,即测试集的总长度,不用排重
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posted @ 2017-05-12 10:53 happy~
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