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2024-05-16 15:50:58 1.88MB matlab
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2024-05-15 11:29:01 2KB python
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2024-05-14 01:22:06 29.97MB 毕业设计 python 推荐算法
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导语:本系列文章一共有三篇,分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理,包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实,讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。三篇文章由浅入深,各有侧重,希望可以帮助到大家。下文是第一篇——《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》,第二篇和第三篇将于后续发布,敬请期待。 矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是推荐系统领域里的一种经典且应用广泛的算法。在基于用户行为的推荐算法
2024-05-13 23:18:17 416KB 推荐算法 推荐系统
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2024-05-13 19:29:51 2.6MB matlab
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一种基于社区发现和UGC的协同过滤推荐算法,孙琨,张玉林,本文针对社交化电子商务类网站的结构和特点,创新性的提出了一种基于用户重叠社区划分和UGC的协同过滤推荐算法。在该算法中,首先
2024-05-13 19:01:38 912KB 首发论文
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利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序,实现特征选择。 通过重要性排序图,选择重要的特征变量,以期实现数据降维的目的。 程序直接替换数据就可以用,程序内有注释,方便学习和使用。 程序语言为matlab。
2024-05-13 17:26:37 265KB matlab
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2024-05-13 10:49:49 41KB 神经网络 lstm
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基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2018b及以上版本,matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:49:35 26KB 网络 网络 matlab lstm
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