多种相似度计算方法

        在机器学习中有很多地方要计算相似度,比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法,其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。     &...

推荐系统之矩阵分解(MF)及其python实现

        目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法,在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例,矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值,然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评...

暑期培训第一次测试题总结

        这里是一些暑期培训第一次测试题的部分解释,经过这次测试的摧残,总结备录一下,方便日后回顾复习。 Feeling        经过几天的学...

KNN算法及python实现

        KNN算法即K-Nearest Neighbor,也是机器学习十大经典算法之一。前文讲解了K-means算法,今天我们就继续讲KNN算法,两者看起来挺相似的,但区别还是很大的,看完本片文章你就会明白了。 一、引入问题:...

K-means算法及python实现

        K-means(Thek-meansalgorithm)是机器学习十大经典算法之一,同时也是最为经典的无监督聚类(Unsupervised Clustering)算法。接触聚类算法,首先需要了解k-means算法的实现...

梯度下降法

        梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(...

数据集的划分

        在机器学习中,经常提到训练集和测试集,验证集似有似无。感觉挺好奇的,就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。 为什么要划分数据集为训练集、验证集和测试集?    &nb...

Python+离散数学→逻辑演算

        本篇探讨的是一道逻辑演算推理题。有两种方法,一种是常规的离散数学逻辑演算,另一种则是用python程序来解决。本篇将探究两种方法: python+离散数学→逻辑演算。 问题   &nbs...

while(scanf("%d",&n)!=EOF)

        “测试输入包含若干测试实例。当N为0时,输入结束,该实例不被处理。”这句话 是最早我对OJ的印象 以前也没见过这种输入要求, 做第一道题的时候就卡住了 上网看别人的代码 都有一句 while(scanf(“%d”,&a...

Python判断合式公式

        你没有听错,用python程序来解决离散数学的逻辑推理问题,我当我第一次听老师说的时候也很吃惊(再说上学期的Python学的也不咋地…..😩),但经老师讲解后才知道,使用python解题不仅效率高,而且准确性也很强的...

Hexo博客搭建

        本篇文章用于介绍Hexo个人博客的搭建过程,这也是我搭建本博客后的第一篇文章,分享一下搭建方法,有兴趣的小伙伴也可以自主搭建一个属于自己的博客! 首先感谢大家的来访支持!   &nbs...