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三流程序员也想当画家

存档: 2020 年 09 月 (18)

【转载】浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用

浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用 原文地址:浅谈矩阵分解在推荐系统中的应用 为了方便介绍,假设推荐系统中有用户集合有6个用户,即U={u1,u2,u3,u4,u5,u6},项目(物品)集合有7个项目,即V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7},用户对项目的评分结合为R,用户对项目的评分范围是[0, 5]。R具体表示如下: 推荐系统的目标就是预测出符号“?”对应位置的分值。推荐系统基于这样一个假设:用户对项目的打分越高,表明用户越喜欢。因此,预测出用户对未评分项目的评分后,根据分值大小排序,把分值高的项目推荐给用户。怎么预测这些评分呢,方法大体上可以分为基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐三类,协同过滤算法进一步划分又可分为基于基于 内存的推荐(memory-based)和基于 模型的推荐(model-based),本文介绍的矩阵分解算法属于基于模型的推荐。 矩阵分解算法的数学理论基础是矩阵的行列变换。在《线性代数》中,我们知道矩阵A进行行变换相当于A左乘一个矩阵,矩阵A进行列变换等价于矩阵A右乘一个矩阵,因此矩阵A可以表示为A=PEQ=PQ(E是标准阵)。 矩阵分解目标就是把....

吴恩达机器学习4-5(特征和多项式回归)

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吴恩达机器学习4-4(多元梯度下降法-学习率)

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吴恩达机器学习4-3(多元梯度下降法演练-特征缩放)

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吴恩达机器学习4-2(多元梯度下降法)

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吴恩达机器学习4-1(多功能)

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吴恩达机器学习3-6(逆和转置)

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吴恩达机器学习3-5(矩阵乘法特征)

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吴恩达机器学习3-4 (矩阵乘法)

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吴恩达机器学习3-3 (矩阵向量乘法)

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吴恩达机器学习3-2(矩阵加法)

吴恩达机器学习3-2(矩阵加法)

吴恩达机器学习3-1(矩阵和向量)

吴恩达机器学习3-1(矩阵和向量)

吴恩达机器学习三(线性回归的梯度下降)

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吴恩达机器学习二(代价函数)

吴恩达机器学习笔记

netty实现文件服务-下载

HTTP中的异步大文件流 一、引子 平常使用爬虫获取的数据太多,图片视频之类的东西,下载不完,那为什么不直接在服务器搭建一个文件服务呢! 二、步骤 2.1 搭建maven项目 那为了简单起见,所以这里直接新建一个springboot项目,搭建过程就不赘述了。 2.2 添加依赖,jar插件 netty的依赖 <dependency> <groupId>io.netty</groupId> <artifactId>netty-all</artifactId> <version>4.1.50.Final</version> </dependency> 考虑到要部署到服务器上,所以maven添加jar包的插件 <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId&g....

Ehcache 3.8 文档 - 分层选项(官方文档翻译)(未完待续)

Ehcache分层选项 Ehcache支持分层缓存的概念。本节介绍了不同的可用配置选项。它还说明了规则和最佳实践,以最大程度地受益于分层缓存。 有关可用存储层的一般概述,请参阅有关存储层的部分。 一、移出堆 当您在缓存中拥有除堆层之外的其他层时,会发生一些事情: 向高速缓存添加映射意味着必须序列化键和值。 从缓存中读取映射意味着可能必须反序列化键和值。 有了以上这两点,您需要认识到数据的二进制表示形式以及如何将其转换为串行数据以及从串行数据中转换出来的方式将在缓存性能中发挥重要作用。确保您了解可用于序列化程序的选项(请参阅“序列化程序”部分)。同样,这意味着某些配置虽然在论文上有意义,但根据应用程序的实际使用情况,可能无法提供最佳性能。 二、单层设置 所有分层选项都可以单独使用。例如,您可以使缓存中的数据仅处于异常堆中或仅处于群集中。 以下是有效的配置: heap offheap disk clustered 为此,只需在缓存配置中定义单个资源: //首先在配置构建器中定义键和值类型。 CacheConfigurationBuilder.newCacheConfiguratio....

Ehcache 3.8 文档(官方文档翻译)

Ehcache 3.8 文档 一、配置Ehcache 为了开始使用Ehcache,您需要配置第一个CacheManager和Cache。这可以通过编程配置或XML来实现。 如果你想使用JSR-107,也就是javax.cacheAPI,您应该首先阅读Ehcache 3.x JSR-107提供程序页面。 1.1 程序配置 通过使用提供流畅API的构建器,最容易实现Java配置。 与早期版本的Ehcache一样,处理Cache的规范方法是通过CacheManager。 // 这个静态方法org.ehcache.config.builders.CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder返回一个新的org.ehcache.config.builders.CacheManagerBuilder实例 CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder() //使用构建器来定义别名为“ preConfigured”的缓存。 //在实际的CacheManager实例上调用....

吴恩达机器学习(1)

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