4.2 WHERE 子句操作符
4.2.1 检查单个值
4.2.2 不匹配检查
4.2.3 范围值检查
4.2.4 空值检查
4.3 小结
4.2 WHERE
2022-08-04 09:02:02
298KB
1
SwiftUI之详细地实现了如何标记特定的数据，如何过滤数据列表，如何添加控件来切换状态、如何使用可观察对象来存储数据，如何视图中适配数据模型对象等功能与逻辑
2021-12-21 10:06:48
3.23MB
1
介绍了现有协同过滤推荐的几种主要算法。它们对数据稀疏性问题都有一定的缓和作用。通过在数据集MovieLens上的实验，分析了各个算法在不同稀疏度下的推荐质量，为针对不同数据稀疏度的系统实现提供了可靠依据。
2021-12-16 15:42:36
147KB
1
Bike-share-project:使用Python t了解美国的Bikeshare数据，计算统计数据并建立一个交互式环境，用户可以在其中选择数据并过滤数据集以进行分析
2021-10-09 23:22:13
2KB
1
协作过滤算法（CF）在推荐系统中难以处理数据的稀疏性和可伸缩性问题。本文提出了基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤算法（CPCKCF），设计了用户项类别偏好比率（UICPR）的定义，并用来计算UICPR矩阵。将Canopy算法作为CPCKCF的前置算法，并将输出作为K-means算法的输入，其结果用于用户数据进行聚类并找到最近的用户以获得预测得分，使用MovieLens数据集进行的实验结果表明，与传统的基于用户的协作过滤算法相比，所提出的CPCKCF算法将计算效率和推荐精度提高了2.81%。
2021-09-06 16:28:19
1.68MB
1
机器学习数据资源可用于朴素贝叶斯垃圾邮件过滤器中的一些训练文本数据集。使用朴素贝叶斯解决一些现实生活的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。其中朴素贝叶斯的一个最著名的应用：电子邮件垃圾过滤。
2021-07-12 22:07:31
13KB
1
我们将在MovieLens(http://movielens.org)数据集上进行实验，在实验中，我们主要利用到的数据集中的两个文件u.data和u.item，其中u.item中记录的是电影的相关信息，u.data中主要是用户对电影的评分信息，评分的范围是1-5，文件的每一列分别表示用户ID，电影ID，评分，时间戳。
2021-06-30 13:43:36
152KB
1
推荐系统协同过滤实验数据集，可用于学习基于用户或者基于电影的协同过滤算法。非常实用的数据集，值得收藏。
2021-04-14 22:00:36
5.73MB
1