常用聚类算法 kmeans
K-means 是 非监督学习算法,经典的聚类算法,数据集没有标签.
相比较而言,KNN 算法作为有监督的分类算法,数据集上有标签,有一个很出名的 knn代码仓库.
Kullback-Leibler Divergence,即K-L散度,是一种 量化两种概率分布P和Q之间差异 的方式,又叫相对熵.
推荐指标-NDCG
NDCG,Normalized Discounted cumulative gain 直接翻译为归一化折损累计增益,这个指标通常是用来衡量和评价搜索结果算法.
范数的计算主要使用到了 numpy.linalg.norm 函数,在数学推导中,范数是很常见的规则部分,但是具体的计算过程并不清楚,本篇尝试详细的计算一下.
矩阵分解(MF)和交替最小平方法(ALS)
矩阵分解是一种常用的推荐系统,通常研究者们只有用户-物品评分矩阵,如何从该矩阵中获得用户的个性偏好以及物品自身属性为交替最小二乘法的实现目标.