纯笔记 ！！！哈
http://download.csdn.net/album/detail/1911
zhb8015
- 浏览: 397181 次
- 性别:
- 来自: 北京
-
博客专栏
-
-
Spring Roo杂谈
浏览量：0
最新评论
-
liutingna86：
程序没有提取新的链接，只是分析url.txt中链接页面的内容是 ...
Java编程技巧：小爬虫程序(转) -
u013680195：
CSS基础教程17篇 此教程共17篇，由浅到深、循序渐进的讲述 ...
每个Web开发者必备的9个软技能(转) -
zhb8015：
有一个解决的方法：把DTD文件从mybatis.jar中拿出来 ...
求助： exception is java.net.UnknownHostException: mybatis.org -
zhb8015：
问题可能找到了，spring-test对于（@ContextC ...
求助：NoSuchBeanDefinitionException: No bean named 'userService' is defined
相关推荐
如果当前配对 `,b>` 和 `,b'>` 不满足稳定性条件（即员工a更喜欢部门b'，而部门b也更喜欢员工a'），则尝试其他可能的配对，直到找到一个稳定的配对。 实验中提到的问题包括：一开始没有为部门编号，导致了员工被多...
这里的“近”通常是根据欧几里得距离、曼哈顿距离或余弦相似度等距离度量来确定的。K值的选择对结果有一定影响，较小的K可能导致过拟合，较大的K可以减少噪声的影响但可能增加计算复杂度。 **KNN算法步骤** 1. **...
在这里，作者使用易语言编写了个性推荐算法，为的是让其他开发者能够理解和学习如何构建这样的系统。 推荐系统通常包含以下几个关键步骤和知识点： 1. **数据收集**：首先，系统需要收集大量的用户行为数据，如...
2. **模型构建**：使用KNN算法对电影进行分类，如喜剧、动作、科幻等，有助于推荐系统预测用户可能喜欢的电影类型。 五、约会配对应用 1. **个人特征**：约会配对可能考虑年龄、性别、兴趣爱好、教育背景等特征，...
最终，利用算法生成推荐列表，推荐与目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品。 在推荐系统领域，协同过滤算法之所以受到广泛使用，是因为其背后的理念是基于用户或物品之间的关联性进行推荐。推荐系统的核心是通过...
从给定的文件信息来看，文档是关于算法设计与分析的练习题、提示和解答，涉及的是《Introduction to the Design and Analysis of Algorithms》（《算法设计与分析基础》）第二版的内容。具体到Chapter 1，这部分内容...
这里的"最近"通常通过欧几里得距离、曼哈顿距离或余弦相似度等距离度量来定义。 NN算法有以下几个关键知识点： 1. **距离度量**：选择合适的距离度量是NN算法的关键。欧几里得距离适用于数值型特征，而曼哈顿距离...
这个案例中，数据包含三个特征（飞行常客里程数、视频游戏时间、冰淇淋消费量），以及一个情感标签（非常喜欢、一般喜欢、不喜欢）。数据读取自文本文件，需要先进行预处理，例如数值归一化，然后应用k-NN算法进行...
译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。 这 篇文章非常知名，...
这里提到的"该库包含许多相互连接的Java包"，很可能是开发者为了方便其他程序员自行理解和实现算法而创建的一个综合资源库。这样的库通常会包含各种不同的算法实现，比如监督学习、无监督学习、强化学习等，以及相关...
个人觉得《算法》这本书是我见过的最简单易懂的算法入门书籍，之前在网上搜了很久都没有，最后在csdn上看到了，当要下载的时候心都碎了，每部分8个积分，3部分就是24个积分啊，不过没办法为了好书就豁出去了，下完...
在这个“协同过滤算法 python脚本”中，虽然描述中提到的是SCALA脚本，但我们可以推断，这里可能是讨论如何用Python实现协同过滤的过程。Python因其丰富的数据处理库和简洁的语法，常被用于推荐系统和机器学习项目。...
个人觉得《算法》这本书是我见过的最简单易懂的算法入门书籍，之前在网上搜了很久都没有，最后在csdn上看到了，当要下载的时候心都碎了，每部分8个积分，3部分就是24个积分啊，不过没办法为了好书就豁出去了，下完...
该算法的基本思想是：如果两个图书在用户行为模式上有相似性，那么对喜欢其中一个图书的用户也可能会喜欢另一个。 在Python环境下，我们可以利用如NumPy、Pandas和Scikit-learn等强大的库来实现这个推荐系统。首先...
这里，我们将深入探讨协同过滤算法、推荐系统的基本原理以及如何在Java中实现这样的系统。 首先，协同过滤算法分为两种类型：用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤。用户-用户协同过滤是基于用户之间的相似性，...
五个特征——身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢模式识别、是否喜欢运动，可能通过训练一个分类模型（如逻辑回归、决策树或支持向量机），然后用遗传算法不断调整特征组合，寻找区分性最强的特征组合，以提高分类...
这里的“近”通常用欧氏距离、曼哈顿距离或切比雪夫距离等度量方式来定义。 KNN算法主要包括以下几个关键步骤： 1. 计算距离：首先，我们需要计算测试样本与所有训练样本之间的距离。 2. 选择K值：K值是KNN算法的一...
这部分涉及绘制程序流程图和编写伪代码，由于文本限制，这里不再展示。 4.3 实际程序实现 在编程环境中，使用适当的语言（如C++或Python）实现上述算法，确保代码能正确计算并输出结果。 4.4 测试数据和结果分析 ...
这里N通常是一个较小的数值，例如10或20。 ##### 3. 生成推荐 根据这些相似用户的喜好来为当前用户推荐他们可能感兴趣的物品。这一步骤通常涉及对相似用户的喜好进行加权平均或其他统计处理。 #### 三、基于物品...