【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之美食推荐

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对于特征向量非常稀疏,或者特征之间关联关系明显,协方差较大则需要对原有维度的特征进行降维。原本既还需要节省资源加快运算,也还需要避免冗余特征带来的干扰。

某外卖店铺收集了这些用户对本店铺美食的评价和推荐分,并计划为这些新老客户推荐大伙未曾尝试的美食。

在推荐系统中,大伙需要计算一一个 人或商品的这种度,大伙还需要采用余弦这种度,皮尔逊相关系数等。

在文件recom.py,加入recommend函数

在生活中,大伙突然给大伙推荐这些当时人喜欢的东西,也时常接受别人的推荐。缘何能保证推荐的电影或者美食也不大伙喜欢的呢?一般来说,大伙一一个 人突然对同一一一个 电影或者美食感兴趣,越来越 你喜欢的东西就很大程度上大伙也会比较感兴趣。在大数据的背景下,算法会我还需要寻找兴趣这种的哪些人,并关注大伙喜欢的东西,以此来给大伙推荐或者喜欢的事物。

数据分析

现在基础环境以及读懂了,大伙还需要用terminal安装当时人需要的包环境。同去还需要取舍python2或者python3的开发环境。或者左侧的文件系统,支持本地文件的上传下载等。

给定一一一个 用户i,大伙根据上端的数据为其推荐N个推荐分最高的美食。

新建文件recom.py,实现这种度计算函数

通常在计算这种度后后,大伙需要取舍是计算基于商品的这种度(上端的方式 ),还是计算基于用户的这种度。在现实情况报告下,大伙要根据用户和商品的数据决定取舍哪种计算方式 。同去,在数据量变大时,大伙通常需要先降维,在做商品推荐。每种代码参考《机器学习实战》,本篇文章主要介绍怎样使用PAI-DSW实现算法实验。

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横轴为美食品种,分为A--K 11中,竖轴为用户序号,有0-9 10当时人。表内值为某个用户对并不是美食的推荐分,0表示其未曾吃过,5分为最高的推荐分。以上数据为实验虚构数据。

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余弦这种性通过测量一一个 向量的夹角的余弦值来度量它们之间的这种性。0度角的余弦值是1,表示全版一样,而这些任何层厚的余弦值都有大于1;或者其最小值是-1,这种度为0。

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通过计算待推荐商品与已推荐商品的这种度,并乘以该用户对已推荐商品的推荐分,来计算待推荐商品的推荐分。

皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),是用于度量一一个 变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间。

算法演示

或者是本地编辑的文件,还需要通过文件上传方式 上传到服务器。

协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有同去经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,当时人通过合作协议协议的机制给予信息相当程度的公布 (如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,公布 不一定局限于不得劲感兴趣的,不得劲不感兴趣信息的纪录也相当重要。

大伙也将采用协同过滤来实现商品推荐,并在下面的章节一步步实现基于协同过滤的商品推荐系统。



以上数据,不处于缺失和无意义推荐分,即不超出范围,格式正确。

推荐分计算

在文件recom.py,实现推荐分计算