10种传统机器学习算法,阿里工程师帮你总结了

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给定一批用户,及一批物品,记Vi表示不同用户对物品的评分向量,这麼 物品i与物品j的相关性为:

计算用户u对某一物品的偏好,记用户u对物品i的评分

1.1算法简介

上述公式是利用余弦公式计算相关系数,相关系数的计算还有:杰卡德相关系数、皮尔逊相关系数等。

小叽导读:这篇文章主要介绍推荐系统中传统机器学习算法,写这篇文章的主要目的是对业界主流推荐算法的这些总结,方便亲戚亲戚朋友对主流推荐算法的底层实现有的了解,从而在业务实践过程中更好地理解算法,运用算法。在这篇文章中亲戚亲戚朋友将介绍10种常见的推荐算法,因此列举这些实际的例子,希望能对你的推荐算法学习带来些许帮助。

CF(协同过滤)简单来形容要是利用兴趣相投的原理进行推荐,协同过滤主要分两类,一类是基于物品的协同过滤算法,另五种是基于用户的协同过滤算法,这里主要介绍基于物品的协同过滤算法。