欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型1AI建模師手冊(cè)<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(huì)長(zhǎng)13.1前言13.2復(fù)習(xí)：分類器的空間對(duì)映13.4認(rèn)識(shí)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(dòng)編碼器。法辦到的。但棋子的擺放必須是實(shí)戰(zhàn)中的棋局(也就是棋子存在規(guī)則，就像第二組數(shù)字)，棋子隨機(jī)擺放可不行(就像第一組數(shù)字)。如下圖：豐富，很擅于識(shí)別象棋模42.復(fù)習(xí)：分類器的空間對(duì)映首先來復(fù)習(xí)您已經(jīng)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(xué)習(xí)模式，我們給予目標(biāo)值(T)，也就是貼上分類標(biāo)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(duì)映學(xué)習(xí)。想一想：如果沒有人們?nèi)ベN卷標(biāo)，那么這個(gè)模型又如何學(xué)習(xí)呢?于是，欣賞小而美的ML瑞士刀--AE模型7AE的84.認(rèn)識(shí)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(xiàng)例如在您想聽歌曲時(shí)，它會(huì)推薦您喜歡的音樂，當(dāng)物時(shí)，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(shí)精確細(xì)膩地鎖定那些讓您會(huì)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(gè)假設(shè)：相似的客戶群，其成員會(huì)有相似的(Similar)興趣或偏好。以電商購(gòu)物場(chǎng)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(duì)物品的行為(如消戶和物品聯(lián)結(jié)起來，而且不僅僅根據(jù)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(píng)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(jīng)預(yù)測(cè)出各位客戶對(duì)所有物品的評(píng)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(bǔ)起來了。而且可以依據(jù)填補(bǔ)的數(shù)據(jù)表達(dá)<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(huì)下降。此時(shí)，可以考慮其ItemCF并不基于物品本身的屬性和類目來計(jì)算出物品之間的相似戶行為來