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欣赏小而美的ML瑞士刀--AE模型1AI建模师手册<第13集>欣赏小而美的ML瑞士刀--AE模型By高焕堂/AI建模师俱乐部会长13.1前言13.2复习：分类器的空间对映13.4认识协同过滤(CF)推荐系统13.5使用传统的CF推荐算法13.7基于物品的协同过滤(ItemCF)推荐2***本文摘自高焕堂的下列书籍******以及北京【电子世界杂志】连载专栏***1.前言欣赏小而美的ML瑞士刀--AE模型3是一种自动编码器。法办到的。但棋子的摆放必须是实战中的棋局(也就是棋子存在规则，就像第二组数字)，棋子随机摆放可不行(就像第一组数字)。如下图：丰富，很擅于识别象棋模42.复习：分类器的空间对映首先来复习您已经熟悉的逻辑回归(分类器)模型。例如，有一群鸭和这是监督式学习模式，我们给予目标值(T)，也就是贴上分类标签欣赏小而美的ML瑞士刀--AE模型563.自编码器(AE模型)的空间对映学习。想一想：如果没有人们去贴卷标，那么这个模型又如何学习呢?于是，欣赏小而美的ML瑞士刀--AE模型7AE的84.认识协同过滤(CF)推荐系统字信息太多了，让人眼花撩乱，因而需要有一项例如在您想听歌曲时，它会推荐您喜欢的音乐，当物时，它就为您规划一条最流畅的路线，这种工具nderSystem滤系统，在大量信息之中，帮你过滤你不感兴趣的信息(又称噪声)，它随时精确细腻地锁定那些让您会心一笑的有意义欣赏小而美的ML瑞士刀--AE模型9您，是基于一个假设：相似的客户群，其成员会有相似的(Similar)兴趣或偏好。以电商购物场景为例，如果能找到一群与居”成员，然后从这一群相似的邻居的偏好来协同分析，来AB高从一群邻居成员的偏好来协同分析的，所以通称为：协同过滤5.使用传统的CF推荐算法协同过滤(CF)是推荐系统的流行算法，基于客户对物品的行为(如消户和物品联结起来，而且不仅仅根据自己的喜爱来“邻居”的喜好来协同分析出潜在的兴趣。例如下估算出全部的评分。例如，从客服大资料中取得客欣赏小而美的ML瑞士刀--AE模型11这图看起来就更清晰了，其中的灰色空格部分，就是欠缺(Missing)同过滤方法找出合理的值来填入上图里的灰经预测出各位客户对所有物品的评比了6.基于AE模型的CF推荐系统欣赏小而美的ML瑞士刀--AE模型13补起来了。而且可以依据填补的数据表达<专家直觉>。7.基于物品的协同过滤(ItemCF)推荐然而，如果找不到相似的邻居，其效果就会下降。此时，可以考虑其ItemCF并不基于物品本身的属性和类目来计算出物品之间的相似户行为来

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