2017年3月19日
注意knn与kmeans的区别
摘要： 开始的时候，我居然弄混了。 knn是分类方法，是通过新加入的节点最接近的N个节点的属性，来判定新的节点。 kmeans是聚类方法，是先选择k个点作为k个簇的中点，然后分簇之后重新划定中心点，然后再分簇的方法。 knn可以参考 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6 阅读全文
posted @ 2017-03-19 23:37 blcblc 阅读(1533) 评论(0) 推荐(0)
L1与L2范数正则化
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posted @ 2017-03-19 23:12 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
最大似然 vs. 最小二乘
摘要： 有一篇是比较最大似然估计和最小二乘法的： http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5590358.html 阅读全文
posted @ 2017-03-19 22:12 blcblc 阅读(239) 评论(0) 推荐(0)
ALS 交替最小二乘法的原理，讲的不错
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posted @ 2017-03-19 19:20 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
svd 奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称 SVD)
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posted @ 2017-03-19 19:10 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
矩阵的特征值和特征向量 & 作用和意义
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posted @ 2017-03-19 18:16 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
推荐系统十堂课——10条在设计推荐系统中的经验和教训
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posted @ 2017-03-19 17:42 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
加入偏置项 & 模型融合 & Netflix各种推荐算法的效果
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posted @ 2017-03-19 17:40 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
交叉最小二乘 & 随机梯度下降
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posted @ 2017-03-19 17:16 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
推荐系统冷启动 & 标签系统 & 利用上下文 & 基于社交网络的推荐 & 信息流推荐 & 三种常见的相似度
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posted @ 2017-03-19 16:10 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
基于图模型的推荐 & 随机游走 & pagerank
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posted @ 2017-03-19 12:21 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
完整建模过程步骤
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posted @ 2017-03-19 11:42 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
《推荐系统实践》-读书笔记.20170319
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posted @ 2017-03-19 00:34 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)