img
share 分享

推荐系统实践

作者:项亮

出版社:北京图灵文化发展有限公司

ISBN:9787115281586

VIP会员免费 (仅需0.8元/天) ¥ 19.99

温馨提示: 价值40000元的1000本电子书,VIP会员随意看哦!

电子书推荐

更多资源 展开
热门图书

集体智慧编程.[美]西格兰(带详细书签) PDF 下载 评分:

《集体智慧编程》由美国计算机专家西格兰编著,以机器学习与计算统计为主题背景,专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源,如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息,并得出有用的结论,通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息,以便创造新的用户价值和商业价值。 第1章 集体智慧导言 1 什么是集体智慧 2 什么是机器学习 2 机器学习的局限 4 真实生活中的例子 5 学习型算法的其他用途 5 第2章 提供推荐 7 协作型过滤 7 搜集偏好 8 寻找相近的用户 9 推荐物品 15 匹配商品 17 构建一个基于del.icio.us 的链接推荐系统 19 基于物品的过滤 22 使用MovieLens 数据集 25 基于用户进行过滤还是基于物品进行过滤 27 第3章 发现群组 29 监督学习和无监督学习 29 单词向量 30 分级聚类 33 绘制树状图 38 列聚类 40 K - 均值聚类 42 针对偏好的聚类 44 以二维形式展现数据 49 有关聚类的其他事宜 53 第4章 搜索与排名 54 搜索引擎的组成 54 一个简单的爬虫程序 56 建立索引 58 查询 63 基于内容的排名 64 利用外部回指链接 69 从点击行为中学习 74 第5章 优化 86 组团旅游 87 描述题解 88 成本函数 89 随机搜索 91 爬山法 92 模拟退火算法 95 遗传算法 97 真实的航班搜索 101 涉及偏好的优化 106 网络可视化 110 其他可能的应用场合 115 第6章 文档过滤 117 过滤垃圾信息 117 文档和单词 118 对分类器进行训练 119 计算概率 121 朴素分类器 123 费舍尔方法 127 将经过训练的分类器持久化 132 过滤博客订阅源 134 对特征检测的改进 136 使用 Akismet 138 替代方法 139 第7章 决策树建模 142 预测注册用户 142 引入决策树 144 对树进行训练 145 选择最合适的拆分方案 147 以递归方式构造树 149 决策树的显示 151 对新的观测数据进行分类 153 决策树的剪枝 154 处理缺失数据 156 处理数值型结果 158 对住房价格进行建模 158 对 “热度” 评价进行建模 161 什么时候使用决策树 164 第8章 构建价格模型 167 构造一个样本数据集 167 k - 最近邻算法 169 为近邻分配权重 172 交叉验证 176 不同类型的变量 178 对缩放结果进行优化 181 不对称分布 183 使用真实数据——eBay API 189 何时使用 k-最近邻算法 195 第9章 高阶分类:核方法与 SVM 197 婚介数据集 197 数据中的难点 199 基本的线性分类 202 对数据进行缩放处理 209 理解核方法 211 支持向量机 215 使用 LIBSVM 217 基于 Facebook 的匹配 219 第10章 寻找独立特征 226 搜集一组新闻 227 先前的方法 231 非负矩阵因式分解 232 结果呈现 240 利用股票市场的数据 243 第11章 智能进化 250 什么是遗传编程 250 将程序以树形方式表示 253 构造初始种群 257 测试题解 259 对程序进行变异 260 构筑环境 265 一个简单的游戏 268 更多可能性 273 第12章 算法总结 277 贝叶斯分类器 277 决策树分类器 281 神经网络 285 支持向量机 289 k-最近邻 293 聚类 296 多维缩放 300 非负矩阵因式分解 302 优化 304 附录A 第三方函数库 309 附录B 数学公式 316 索引 323

...展开详情
上传时间:2018-03 大小:27.9MB