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gaojingsong
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    iterm-based的基本思想是预先根据所有用户的历史偏好数据计算物品之间的相似性,然后把与用户喜欢的物品相类似的物品推荐给用户。 算法核心思想:给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。 比如,用户a之前买过� ...
    蚁群算法的基本思想来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理,根据昆虫科学家的观察,发现自然界的蚂蚁虽然视觉不发达,但它们可以在没有任何提示的情况下找到从食物源到巢穴的最短路径,并在周围环境发生变化后,自适应 ...
    计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。 1.计算机视觉:计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解� ...
    目前常用的分类算法主要有:朴素贝叶斯分类算法(naïve bayes)、支持向量机分类算法(support vector machines)、 knn最近邻算法(k-nearest neighbors)、神经网络算法(nnet)以及决策树(decision tree)等等   k nearest neighbor算法又叫knn算 ...
    模式识别(pattern recognition)、机器学习(machine learning)和深度学习(deep learning)代表三种不同的思想流派。 模式识别是最古老的(作为一个术语而言,可以说是很过时的)。 机器学习是最基础的(当下初创公司和研究实验� ...
    神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。   生物神经网络:一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。 人工神经网络(artificial neural networks,简写为anns)也简称为神经网络(nns)或称作连接模型(connection model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。   人工神经网络:是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程 ...
    最 近这两年推荐系统特别火,本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统,即有轻量级的适用于做研究的svdfeature、libmf、libfm等,也有重 量级的适用于工业系统的 mahout、oryx、easyrecd等,供大家参考。ps:这里的top 10仅代表个人� ...
    推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。   一、基于内容推荐 基于内容的推荐(content-based recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中,项目或对象是通过相关的特征的属性来定义,系统基于用户评价对象 的特征,学习用户的兴趣,考察用户资料与待 ...
     
    一、jpinyin介绍 jpinyin是一个汉字转拼音的java开源类库,在pinyin4j的功能基础上做了一些改进。   【jpinyin主要特性】 1、准确、完善的字库; unicode编码从4e00-9fa5范围及3007(〇)的20903个汉字中,jpinyin能转换除46个异体字(异体字不存在标准拼音)之外的所有汉字; 2、拼音转换速度快; 经测试,转换unicode编码从4e00-9fa5范围的20902个汉字,jpinyin耗时约100毫秒。 3、多拼音格式输出支持; jpinyin支持多种拼音输出格式:带音标、不带音标、数字表示音标以及拼音首字母输出格式; ...
    什么是深度学习? 在机器学习流行之前,都是基于规则的系统,因此做语音的需要了解语音学,做nlp的需要很多语言学知识,做深蓝需要很多国际象棋大师。而到后来统计方法成为主流之后,领域知识就不再那么重要,但是我� ...
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