GraphAware Neo4j推荐引擎 | GraphAware Neo4j推荐引擎是一个用于在Neo4j上构建高性能复杂推荐引擎的库。 它在的许多客户中投入生产,这些客户在具有数亿个节点的图形上提供实时建议。 主要特征: 干净灵活的设计 高性能 权衡推荐质量以提高速度的能力 能够预先计算建议 内置算法和功能 衡量推荐质量的能力 能够在A / B测试环境中轻松运行 该库强加了一种特殊的推荐引擎体系结构,这是从我们在Neo4j之上构建推荐引擎的经验中得出的。 作为回报,它提供了高性能并处理了大部分管道,因此您只需编写特定于用例的推荐业务逻辑。 除了实时计算建议外,它还允许预计算建议,这些建议可能太复杂而无法实时计算。 预计算在安静的时间段内尽力而为,因此不会干扰Neo4j数据库正在执行的常规事务处理。 社区与企业 该模块的开源(GPL)版本与GraphAware Framewor
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这是关于模式识别的电子书,高清,最新版本,经典著作,英文版
2022-03-08 09:27:00 10.43MB Gesture Reco
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多对象记录 图像中的多对象识别(CS231N 项目)
2021-12-05 14:05:40 63KB Python
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本资源为东北大学陈东岳老师的模式识别课程的课程PPT,本课程以周志华的机器学习和pattern recognize为教材,讲解了一系列机器学习的算法。ppt为英文书写。
2021-11-18 15:00:28 104.99MB ppt pattern reco
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Pattern Recognition and Machine Learning 课后习题完整答案! 与其他的不完全答案是有区别的哈! 大家可以仔细的看下,这个是1.5M! 0. + p(arp(r)+plabip(b)+plalgiplg 0.2+-×0.2+×0.6=0.34 p(glo lgpl) po 0)= polyp(r)+plolb)p(b)+p(olg)plg) 0.2+×0.2+×0.6=0.36 30.61 p(90)=10×0 f"(t)=0 y f(⑨)=f(9(0)g'(0)=0 g(y)≠0 f(g()=0 p2(x) x=9(y) P2(9 g(y)=89()8∈{-1,+1} P2/(y)=p2(9(y)9g(y) p()=8p(0(){9()}2+p(9(y)g() g(y P:r(a Py(y) 6 N=50.000 g(y)=ln(y)-1(1-y)+5 +exp(a+5 (y 1(x) par p2(9(y) 50,000 E(()-EIf()=Elf()-2f()Ef(+Elf(el Ef(a)-2EIf (E[f(c)+Elf(a) o{x,y-Exy-Ex」Elyl p(a,)=p(a)p(y y =∑∑m(,yzy ∑()∑0y ElEY cov, y=0 y rcos e y r sin 0:c0x os6-rsin e sing r cos e 2丌 Bo2 rdr de 0 l 0 丌exp 2 )(-2)1 0 w(alp y=/=(2 (2丌σ 2 =/(am) 1) d
2021-11-04 14:42:33 1.42MB 模式识别与机 pattern reco recognize
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Pattern Recognition and Machine Learning,英文原版,非扫描版, 高清晰度,Machine Learning 大牛Bishop著
2021-06-17 16:19:17 7.32MB Pattern Reco 英文原版
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表情识别部分代码
2021-06-16 13:23:44 50MB 表情识别
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pycon_reco 抓取 Pycon 谈话描述、主题建模,并使用主题构建推荐器。 在 nbviewer 中查看笔记本
2021-06-15 20:03:05 286KB HTML
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使用python3.6,tensorflow 2.0全新的API搭建一个中文汉字手写识别系统。
2021-05-03 10:13:29 16KB Handwriting reco
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Bishop PRML 课后习题解答 包含所有习题,非网络版, 应该是目前来说最完整的习题解答,不同于网络版只提供习题中包含"www"标识的答案,本解答包含所有不同难度习题的详细解答
2021-04-16 15:51:59 1.41MB Pattern Reco Exercise Sol
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