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欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型1AI建模師手冊<第13集>欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型By高煥堂/AI建模師俱樂部會長13.1前言13.2復習：分類器的空間對映13.4認識協(xié)同過濾(CF)推薦系統(tǒng)13.5使用傳統(tǒng)的CF推薦算法13.7基于物品的協(xié)同過濾(ItemCF)推薦2***本文摘自高煥堂的下列書籍******以及北京【電子世界雜志】連載專欄***1.前言欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型3是一種自動編碼器。法辦到的。但棋子的擺放必須是實戰(zhàn)中的棋局(也就是棋子存在規(guī)則，就像第二組數字)，棋子隨機擺放可不行(就像第一組數字)。如下圖：豐富，很擅于識別象棋模42.復習：分類器的空間對映首先來復習您已經熟悉的邏輯回歸(分類器)模型。例如，有一群鴨和這是監(jiān)督式學習模式，我們給予目標值(T)，也就是貼上分類標簽欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型563.自編碼器(AE模型)的空間對映學習。想一想：如果沒有人們去貼卷標，那么這個模型又如何學習呢?于是，欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型7AE的84.認識協(xié)同過濾(CF)推薦系統(tǒng)字信息太多了，讓人眼花撩亂，因而需要有一項例如在您想聽歌曲時，它會推薦您喜歡的音樂，當物時，它就為您規(guī)劃一條最流暢的路線，這種工具nderSystem濾系統(tǒng)，在大量信息之中，幫你過濾你不感興趣的信息(又稱噪聲)，它隨時精確細膩地鎖定那些讓您會心一笑的有意義欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型9您，是基于一個假設：相似的客戶群，其成員會有相似的(Similar)興趣或偏好。以電商購物場景為例，如果能找到一群與居”成員，然后從這一群相似的鄰居的偏好來協(xié)同分析，來AB高從一群鄰居成員的偏好來協(xié)同分析的，所以通稱為：協(xié)同過濾5.使用傳統(tǒng)的CF推薦算法協(xié)同過濾(CF)是推薦系統(tǒng)的流行算法，基于客戶對物品的行為(如消戶和物品聯結起來，而且不僅僅根據自己的喜愛來“鄰居”的喜好來協(xié)同分析出潛在的興趣。例如下估算出全部的評分。例如，從客服大資料中取得客欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型11這圖看起來就更清晰了，其中的灰色空格部分，就是欠缺(Missing)同過濾方法找出合理的值來填入上圖里的灰經預測出各位客戶對所有物品的評比了6.基于AE模型的CF推薦系統(tǒng)欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型13補起來了。而且可以依據填補的數據表達<專家直覺>。7.基于物品的協(xié)同過濾(ItemCF)推薦然而，如果找不到相似的鄰居，其效果就會下降。此時，可以考慮其ItemCF并不基于物品本身的屬性和類目來計算出物品之間的相似戶行為來

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