KNN 算法 k 近邻算法（ kNN ）：考察新记录周围距离最近的 k 条记录，而不是只看一条。 每个近邻都有投票...[作者空间]
训练集和测试集 通常我们将数据集分为两个部分，第一部分用来构造分类器，因此称为训练集；另一部分用来评估分类器的结果...[作者空间]
特征值选取 1、选择特征值 2、对特征值相关度进行评分 3、将数据进行标准化（最常用的方法时将所有数据都转化为 0...[作者空间]
Slope One 算法是在一篇名为《Slope One：基于在线评分系统的协同过滤算法》的论文中提出的，由 Le...[作者空间]
基于用户的协同过滤 基于用户的协同过滤又称为内存型协同过滤，需要将所有数据都保存在内存中进行计算；我们将一个用户和...[作者空间]
找出相似用户 曼哈顿距离 最简单的距离计算方式； 在二维模型中，每个目标对象都可以用 (x, y) 的点来表示，我...[作者空间]
聚类 通过物品特征来计算距离，并自动分类到不同的群集或组中。 层次聚类算法 对于层次聚类算法，我们不需要预先指定分...[作者空间]
非结构化文本的分类算法 如身高、体重、对法案的投票等。具有能用表格来展现 的共性的数据我们称为 “结构化数据” 。...[作者空间]
