Questions marquées «recommender-system»

Tout ce qui concerne les systèmes de recommandation

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Signification des caractéristiques latentes?
J'apprends la factorisation matricielle pour les systèmes de recommandation et je vois le terme latent featuresse produire trop fréquemment mais je n'arrive pas à comprendre ce qu'il signifie. Je sais ce qu'est une fonctionnalité mais je ne comprends pas l'idée de fonctionnalités latentes. Pourriez-vous l'expliquer? Ou au moins me diriger …
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Recommander des films avec des fonctionnalités supplémentaires à l'aide du filtrage collaboratif
J'essaie de construire un système de recommandation en utilisant le filtrage collaboratif. J'ai les [user, movie, rating]informations habituelles . Je voudrais incorporer une fonctionnalité supplémentaire comme la «langue» ou la «durée du film». Je ne sais pas quelles techniques je pourrais utiliser pour un tel problème. Veuillez suggérer des références …
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Combien de cellules LSTM dois-je utiliser?
Existe-t-il des règles générales (ou des règles réelles) concernant la quantité minimale, maximale et "raisonnable" de cellules LSTM que je devrais utiliser? Plus précisément, je me rapporte à BasicLSTMCell de TensorFlow et à la num_unitspropriété. Veuillez supposer que j'ai un problème de classification défini par: t - number of time …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?
Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
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Meilleures langues pour le calcul scientifique [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
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Spark ALS: recommander aux nouveaux utilisateurs
La question Comment prédire la note d'un nouvel utilisateur dans un modèle ALS formé à Spark? (Nouveau = pas vu pendant le temps de formation) Le problème Je suis le tutoriel officiel de Spark ALS ici: http://ampcamp.berkeley.edu/big-data-mini-course/movie-recommendation-with-mllib.html Je suis en mesure de construire un bon recommandeur avec un MSE décent, …
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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN
J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du poids?
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Comment faire un produit intérieur par lots dans Tensorflow?
J'ai deux tenseur a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Je veux faire un produit intérieur pour chaque paire du lot, en générant c:[batch_size, 1], où c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Comment?
10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas 
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Jeux de données de référence pour le filtrage collaboratif
Je voudrais tester un nouvel algorithme de filtrage collaboratif . Un cas d'utilisation typique consiste à recommander des films en fonction des préférences des utilisateurs similaires à l'utilisateur spécifique. Quels sont les ensembles de données de référence communs que les chercheurs utilisent souvent pour tester leurs algorithmes? Je sais que …
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Quel moteur de recommandation pour une situation où les utilisateurs ne peuvent voir qu'une fraction de tous les éléments?
Je veux ajouter une fonction de recommandation à un système de gestion de documents . Il s'agit d'un serveur sur lequel la plupart des documents de l'entreprise sont stockés. Les employés parcourent l'interface Web et cliquent pour télécharger (ou lire en ligne) les documents qu'ils souhaitent. Chaque employé n'a accès …
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