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麻省理工学院_蔡自兴_kl散度_机器学习导论-Linear classification2_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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是联合易投了几票,可能是一个0~100一个值,这些啊都是这些职能,我们是都可以给他利用起来的,一旦我们把这样一个只利用起来了,是不是我们就有数据了,有了数据之后那这个。推荐系统我们是不是就可以把它做出来呢?这个就是我们推荐系统啊,这个协同过滤算法所需要的一个支撑。 咱们推技术当中啊,是不是说我们要计算的有一个相似度啊?你要可以找咱们用户和用户之间的相似度也可以找啊,咱们物品和物品之间的相似度,反正啊,就是说不管你是用户了还是物品的咱们都要。去计算啊,什么样的东西比较类似吧,在这里能怎么样去计算这样一个相似度啊?先举一个例子吧,比如说现在呢,我有两个商品,然后有5个用户,这是我用户啊,分别对我两个商品。打分比如说用户未对商品已打了3.3队,张平儿打了6.5啊,就是两个分支,用户bcde啊,都有了这样一个分值,那咱们现在是不是说得到了用户a然后用户b用c。都拿到手了吧,那假设说啊,现在不就是两种打分吗?我做一个坐标系来,然后有一个x轴,然后还有一个y轴在这个坐标系当中啊,我把两个打分啊,相当于是一个点放进去,那现在我是不是就可以看出来了,嗯,这个把这个。点都要射进去之后,我现在想找相近的用户怎么办呢?最简单的方法咱们可以用那个欧氏距离吧,我是距离啊,就是说我算他点到点之间的一个距离吧,那不就很简单了嘛,我们看到做游戏当中。 用户a和用户CEO距离,用户d和cb和a也有距离吧,和我的
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