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詹惠儿

协同过滤有什么优缺点

协同过滤技术的优缺点协同过滤与CBF相比具有一些主要优势，因为它可以在没有与项目相关的内容很多的领域中执行，并且内容很难被计算机系统分析（例如意见和理想）。此外，CF技术能够提供偶然的推荐，这意味着它可以推荐与用户相关的项目，即使内容不在用户的个人资料中。尽管CF技术取得了成功，但它们的广泛使用已经揭示了一些潜在的问题如下：1. 冷启动问题这是指推荐者没有足够的关于用户或项目的信息以进行相

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詹惠儿

推荐系统如何评估模型

统计准确度度量通过直接将预测的评级与实际用户评级进行比较来评估过滤技术的准确性。平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE）和相关通常用作统计精度度量。MAE是最受欢迎和最常用的; 它是推荐偏离用户特定值的度量。计算如下：a其中Pui是项目i上用户u的预测评级，ru，i是实际评级，N是项目集上的评级总数。MAE越低，推荐引擎就越准确地预测用户评级。此外，均方根误差（RMSE）由Cotte

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python输出多重复行

a在上表中，我们可以使用下面的查询找到重复的行。a另一个例子：给定一个名为PERSON的表任务是写一个SQL查询来查找表中的所有重复名称。示例：a在简单的方法是使具有表中的所有名字的计数的临时表。重复的NAME存在多次，因此要计算每个NAME存在的次数，我们可以使用以下代码：a这是一个临时表，我们可以在其上运行以下代码以获取重复的NAME。a

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静态或嵌入式 SQL是应用程序中的SQL语句，它们在运行时不会更改，因此可以硬编码到应用程序中。动态 SQL是在运行时构造的SQL语句; 例如，应用程序可以允许用户输入他们自己的查询。动态 SQL是一种编程技术，使您能够在运行时动态构建SQL语句。您可以使用动态SQL创建更多通用，灵活的应用程序，因为编译时可能不知道SQL语句的全文。下面提到的是Static 或 Embedded以及Dynam

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詹惠儿

怎么解决冷启动问题？

与基于内容的过滤技术相关的一些问题是有限的内容分析，过度专业化和数据的稀疏性。此外，协作方法表现出冷启动，稀疏性和可伸缩性问题。这些问题通常会降低建议的质量。为了减轻所发现的一些问题，已经提出了混合滤波，它以不同的方式组合了两种或更多种滤波技术，以提高推荐系统的准确性和性能。这些技术结合了两种或多种过滤方法，以便在平衡其相应弱点的同时发挥其优势。它们可以基于它们的操作分类为加权混合，混合混合，交换

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理解协同过滤技术

协同过滤技术是最成熟和最常用的。协作过滤通过识别具有相似品味的其他用户来推荐项目;它使用他们的意见向活跃用户推荐项目。协作推荐系统已在不同的应用领域实施。GroupLens是一种基于新闻的架构，采用协作方法帮助用户从大量新闻数据库中查找文章。Ringo是一个在线社交信息过滤系统，它使用协同过滤来根据他们在音乐专辑中的评级来构建用户个人资料。亚马逊使用主题多样化算法来改进其推荐。该系统使用协同过滤方

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詹惠儿

简述推荐系统

推荐系统被定义为复杂信息环境下用户的决策策略。此外，从电子商务的角度定义推荐系统作为一种工具，帮助用户搜索与用户的兴趣和偏好相关的知识记录。推荐系统被定义为一种辅助和增强社会过程的手段，当没有足够的个人知识或替代方案经验时，使用他人的建议做出选择。推荐系统通过向用户提供个性化的，独有的内容和服务建议来处理用户通常遇到的信息过载问题。最近，已经开发了用于构建推荐系统的各种方法，其可以利用协同过滤，基

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詹惠儿

如何区分明反馈和暗反馈

明确的反馈系统通常通过系统界面提示用户提供项目的评级，以便构建和改进他的模型。推荐的准确性取决于用户提供的评级数量。这种方法的唯一缺点是，它需要用户的努力，而且用户并不总是准备好提供足够的信息。尽管显式反馈需要用户付出更多努力，但它仍然被视为提供更可靠的数据，因为它不涉及从操作中提取偏好，并且还为推荐过程提供透明度，从而导致感知推荐质量略高对建议更有信心。隐含的反馈系统通过监视用户的不同动

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kejiayuan0806

Jupyter Notebook修改主题、字体、字号的方法

修改Jupyter Notebook的背景主题、字体、字号的方法1、安装Jupyter主题：pip install jupyterthemes 2、更新Jupyter主题：pip install --upgrade jupyterthemes 3、安装和更新成功以后，可以查看可用主题：jt -l 文档里介绍了详细的可用参数： 4、修改主题设置：jt -t(主题) -f(

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pyhton怎么计算三角函数？

三角函数1. sin（）：该函数返回参数中传递的复数的正弦值。2. cos（）：该函数返回参数中传递的复数的余弦值。3. tan（）：此函数返回参数中传递的复数的正切值。# Python code to demonstrate the working of # sin(), cos(), tan() # importing "cmath" for complex number ope

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zip是什么？

使用zip：Zip返回元组的迭代器，其中第i个元组包含来自每个参数序列或迭代的第i个元素。在这个例子中，我们使用*解压缩我们的数组，然后压缩它以获得转置。matrix=[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9),(10,11,12)]for row in matrix:print(row)print("\n")t_matrix = zip(*matrix)for row in t

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可变目标是什么？

可变目标Inplace运算符在可变目标（如列表和字典）中的行为与普通运算符不同。更新和赋值都是在可变目标的情况下执行的。# Python code to demonstrate difference between# Inplace and Normal operators in mutable Targets# importing operator to handle operato

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詹惠儿

python做线性拟合的完整代码

导入相关库后：

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python的struct.unpack函数

struct.unpack（）句法：struct.unpack（fmt，string）返回根据给定格式（第一个参数）解压缩的值v1，v2，.... 此函数返回的值将作为大小的元组返回，该大小等于在打包期间通过struct.pack（）传递的值的数量。import struct # '?' -> _BOOL , 'h' -> short, 'i' -> int and 'l' -> lo

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Python中的struct模块

此模块执行Python值和表示为Python字节对象的C结构之间的转换。格式字符串是用于在打包和解包数据时指定预期布局的机制。模块结构在Python 3.x中可用而不在2.x上，因此这些代码将在Python3解释器上运行。结构函数返回包含值v1，v2，...的字符串，这些字符串是根据给定的格式打包的（格式字符串是用于在打包和解包数据时指定预期布局的机制）。格式后面的值必须按照仅格式化，

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詹惠儿

pyhton构造函数示例

构造函数声明的语法：def __init __（self）：＃构造函数的主体参数化构造函数的示例：class Addition: first = 0second = 0answer = 0# parameterized constructor def __init__(self, f, s): self.first = f self.second

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詹惠儿

Python中的构造函数

先决条件： Python中面向对象编程，Python中面向对象编程 Set 2构造函数通常用于实例化对象。构造函数的任务是在创建类的对象时初始化（赋值）给类的数据成员。在Python中，__ init __（）方法称为构造函数，并且在创建对象时始终调用。构造函数声明的语法：def __init __（self）：＃构造函数的主体构造函数的类型：默认构造函数：默认构造函数是简单

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seq2seq的部件

编码器：它使用深度神经网络层并将输入字转换为相应的隐藏向量。每个向量代表当前单词和单词的上下文。解码器：它类似于编码器。它将编码器生成的隐藏矢量，其自身的隐藏状态和当前字作为输入，以产生下一个隐藏矢量，最后预测下一个字。a除了这两个，许多优化导致seq2seq的其他组件：注意：解码器的输入是一个向量，它必须存储有关上下文的所有信息。这成为大序列的问题。因此，应用注意机制，其允许解码

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詹惠儿

机器学习中的seq2seq模型

Seq2seq 最初是由Google推出的用于机器翻译的。在此之前，翻译工作非常天真。您以前键入的每个单词都转换为其目标语言，不考虑其语法和句子结构。Seq2seq通过深度学习彻底改变了翻译过程。它不仅在翻译时考虑当前的单词/输入，还考虑其邻域。如今，它被用于各种不同的应用，如图像字幕，会话模型，文本摘要等。Seq2seq工作：顾名思义，seq2seq将一系列单词（句子或句子）作为输入，并生

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啊啊啊啊啊吖

关于MySQL安装顺序的问题

最近，有些同学反应，在按照教程安装MySQL的时候出现了点问题。这里的顺序有点问题，我们应该先安装vc_redist.x64（这里都是以微软64位系统为例子)，然后再安装dotNetFx45_Full_steup,第三步，这里有点区别，不是安装sever，而是底下的mysql-workbench-communitty,最后再安装给的安装文档教程装sever。这里有一个预先安装的插件，如果你

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