原创 Scala詳細環境安裝與配置
系統爲windows。安裝配置Scala如下： 一，安裝Scala 1，java6以上（建議java 7以上）安裝 地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/in
2020-02-26 06:07:20
原创 python 字符串的旋轉
1，字符串的旋轉 def ReverseString(s,fr,to): s = list(s) while (fr < to): t=s[fr] s[fr]=s[to]
2019-01-04 20:24:57
原创 理解先驗概率，後驗概率，似然概率，條件概率，貝葉斯，最大似然
1，先驗概率： 事件發生前的預判概率。可以是基於歷史數據的統計，可以由背景常識得出，也可以是人的主觀觀點給出。一般都是單獨事件概率，如P(x),P(y)。 人主觀覺得一件事情發生的概率，比如擲骰子，我們基於經驗歷史覺得概率就是1/6。
2018-12-07 14:34:00
原创 基於深度學習的推薦系統研究
基於深度學習的推薦系統研究 論文信息：北京郵電大學 陳達 14年碩畢論目的：深度網絡學習算法應用到推薦系統 。爲此工作：1）研究分析基於內容的推薦系統和基於協同過濾的推薦系統，包括基於相似度的最近鄰方法，樸素貝葉斯方法，潛在因素的矩
2018-08-27 19:36:11
原创 Wide &Deep Learning for Recommender Systems
本文思路整理如下： 一， Contribution二， 實驗實際需求訓練數據實驗環境2.1本文模型 2.1.1 模型輸入2.1.2 模型訓練2.1.3 模型輸出2.2 實驗結果《Wide & Deep Learning for Reco
2018-08-27 19:36:11
3
原创 scala求值策略
關於scala中求值策略的相關問題 Scala裏有兩種求職策略： Call by value 按值進行調用，對函數實參求值，且僅求值一次，求到的值會傳入函數，直接替換掉函數裏面所對應的形式參數 Call by name 按名調用，在進行函
2018-08-27 19:36:11
原创 A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems
《A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems》目的：矩陣分解是一種廣泛使用的基於模型的CF方法具有良好的可擴展性和準
2018-08-27 19:36:04
10
原创 理解Word2vec
理解Word2vec一,詞向量首先需要理解詞向量。比如有一個城市的詞彙表（北京，上海，寧夏，紐約，巴黎，，，，，南京）One-Hot Encoder按照如下方式：杭州 [0,0,0,0,0,0,0,1,0,……，0,0,0,0,0,0,0
2018-08-27 19:36:04
原创 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
本文思路整理如下： 一， Contribution二， 實驗實際需求訓練數據實驗環境2.1本文模型模型訓練模型輸出2.2 實驗結果《Collaborative Deep Learning for Recommender Systems》目
2018-08-27 19:36:04
11
原创 Collaborative Deep Embedding via Dual Networks
本文結構： 一， Contribution二， 實驗實際需求訓練數據《Collaborative Deep Embedding via Dual Networks》目的：採用Dual網絡分別對項目和用戶進行enbedding，通過協作方式
2018-08-27 19:36:04
原创 BP算法
一，定義誤差逆傳播算法（backpropagation BP算法）是迄今最成功的的神經網絡算法。顯示任務中使用神經網絡時，大多是在使用BP算法進行訓練。不僅適用於多層前饋神經網絡，還可以用於其他類型的神經網絡，訓練遞歸。二，模型Ø 網絡模
2018-08-27 19:36:03
8
原创 基於卷積神經網絡的推薦算法
基於卷積神經網絡的推薦算法論文信息：華南理工大學 吳浠 16年碩畢論目的：將卷積神經網絡應用到推薦系統，縮短訓練時間。爲此工作：1）對比分析了當前廣泛應用於推薦系統中的各個算法，包括基於內容的推薦，協同過濾推薦，基於知識的推薦，混合
2018-08-27 19:36:03
7
原创 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
《YouTube深度神經網絡推薦系統》目的：利用深度神經網絡做YouTube視頻推薦。 論文信息：google的YouTube團隊在推薦系統上DNN方面的嘗試，發表在16年9月的RecSys會議。 一，Contribution：1）詳細描
2018-08-27 19:36:03
3
原创 關於java中子父類賦值的問題
關於Java類中的父類和子類的賦值的相關問題 今天突然有點不確定，特地寫個代碼測試一下： 1，新建一個類testFather如下 2，新建一個子類testSon如下： 可以看到，java中不能將父類類型賦值給子類類型。但可以將子
2018-08-27 19:36:03
原创 隱語義分析，以LFM爲例
隱語義分析，以LFM爲例：一個比較好的圖：對於一個給定的用戶行爲數據集（數據集包含的是所有的user, 所有的item，以及每個user有過行爲的item列表），使用LFM對其建模後，我們可以得到如下圖所示的模型：（假設數據集中有3個us
2018-08-27 19:36:03