基于贝叶斯改进的群组推荐(代码+数据+论文资料)
基于 UDA 论文进行改，把 UDA 的 User-difference attention 层直接换掉，替 换为属于 pairwise learning 的一种算法——贝叶斯个性化排序(BPR)，将 BPR 进 行改进，从而更好的学习用户的偏好，得到用户偏好后再基于 UDA 的群组偏好 聚合策略来进行群组推荐，改进算法简称 UBPR。
2021-08-08 09:10:06
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详细讲解了朴素贝叶斯的数学原理，及其思想。以及使用朴素贝叶斯方法对莺尾花进行分类。代码实现基于python，采用了不调包的方法实现本算法。本课件转载于菊安的机器学习。
2021-05-15 20:39:55
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1. 通过实验了解贝叶斯判别的原理；
2. 熟悉多元类别问题的处理；
3. 通过不同方式选取数据、选取数目不同的数据样本、不同方法估计先验概率，加深对该类问题的理解
实验原理、实验结果、实验程序
2021-03-18 11:45:09
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