Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Анализ больших наборов данных
ГЛАВА 9. Рекомендательные системы
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
+
ГЛАВА 1. Добыча данных
+
ГЛАВА 2. MapReduce и новый программный стек
+
ГЛАВА 3. Поиск похожих объектов
+
ГЛАВА 4. Анализ потоков данных
+
ГЛАВА 5. Анализ ссылок
+
ГЛАВА 6. Частые предметные наборы
+
ГЛАВА 7. Кластеризация
+
ГЛАВА 8. Реклама в Интернете
+
ГЛАВА 9. Рекомендательные системы
-
9.1. Модель рекомендательной системы
9.1.1. Матрица предпочтений
9.1.2. Длинный хвост
9.1.3. Применения рекомендательных систем
9.1.4. Заполнение матрицы предпочтений
9.2. Рекомендации на основе фильтрации содержимого
9.2.1. Профили объектов
9.2.2. Выявление признаков документа
9.2.3. Получение признаков объектов из меток
9.2.4. Представление профиля объекта
9.2.5. Профили пользователей
9.2.6. Рекомендование объектов пользователям на основе содержимого
9.2.7. Алгоритм классификации
9.2.8. Упражнения к разделу 9.2
9.3. Коллаборативная фильтрация
9.3.1. Измерение сходства
9.3.2. Двойственность сходства
9.3.3. Кластеризация пользователей и объектов
9.3.4. Упражнения к разделу 9.3
9.4. Понижение размерности
9.4.1. UV-декомпозиция
9.4.2. Среднеквадратичная ошибка
9.4.3. Инкрементное вычисление UV-декомпозиции
9.4.4. Оптимизация произвольного элемента
9.4.5. Построение полного алгоритма UV-декомпозиции
9.4.6. Упражнения к разделу 9.4
9.5. Задача NetFlix
9.6. Резюме
9.7. Список литературы
ГЛАВА 10. Анализ графов социальных сетей
+
ГЛАВА 11. Понижение размерности
+
ГЛАВА 12. Машинное обучение на больших данных
+
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*