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CSE523-机器学习-SSSR CSE523机器学习SSSR存储库包含使用KNN，ALS和SVD算法的电影推荐系统。 电影推荐系统 介绍 我们使用协作过滤制作了一个电影推荐系统，其中我们同时使用了基于内存的协作过滤和基于模型的协作过滤。 因此我们实施了3种算法 K近邻（KNN） 这是一种基于内存的聚类算法 交替最小二乘（ALS） 它是基于模型的矩阵分解算法 奇异值分解（SVD） 它是基于模型的矩阵分解算法 结果 参考 哈里森·奥尼尔（Onel）。 “具有K最近邻算法的机器学习基础。” 中等，迈向数据科学，2019年7月14日，通向datascience.com/machine-learning-basics-with-the-k-nearest-neighbors-algorithm-6a6e71d01761 Gupta，Meenu等。 “使用协作过滤的电影推荐系统。” 2020年电

电影推荐人 基于人气的电影推荐系统。 该程序使用了主要的两种技术。 网络 桌面应用程序 *您必须将 Web 应用程序放入 localhost 文件夹。

前置问题： 利润 = 需求 - 设计。 需求：从卖的视角、具体的实际问题来考虑，将产品当做项目来做一步一步来走。 设计：从做的角度、抽象的问题模型来考虑，将项目当做产品来做尽力做出彩。 综述：设计源于需求而又高于需求。

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人工智能-项目实践-推荐算法-基于implicit库的常用协同过滤推荐算法实现 Implicit是一个开源的协同过滤项目，其包含多种流行的推荐算法，主要应用场景是针对隐性反馈行为进行推荐。包含的算法主要有： ALS（alternating least squares），最小交替二乘法 BRP（Bayesian Personalized Ranking），贝叶斯个性化排序 Logistic Matrix Factorization 使用Cosine, TF-IDF 或 BM25的近邻模型

图书标识符 这是一个Matlab应用，用于从书架图像中识别书籍。 它是作为大学计算机视觉课程项目的一部分而创建的。 该存储库包括代码，用于测试代码的Matlab应用程序，描述项目的网页，PowerPoint演示文稿以及详细描述项目的pdf报告。 有关更多详细信息，请参阅报告/网页/演示文稿。 摘要： 尽管许多网站都提供基于评论的书目排名，但实体商店却无法轻松访问此类数据。 在此项目中，我们开发了一种用于从书架的照片中识别书籍的系统。 然后，可以使用此信息从Internet提取任何所需的书籍相关数据，从而为实体书店的客户提供与在线可用的信息相同的信息。 我们的系统从照片中提取书脊，从背景中分割文本，并将单个字符分组为单词。 还提供了一种用于训练分类器以进行字符识别的实现。 对于细分，我们提出并实现了适用于大多数书脊的简单方法。 为了将字符分组为单词，我们开发了一种新算法，适用于具有不同