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搜索资源列表

  1. JS、JQuery、CSS+DIV实例大全

  2. (注意：本资源共约300个应用实例，以下是详细目录) 一、J Query实例大全 1)AjaxJavascr ipt资源 1.JS+CSS仿腾讯QQ首页搜索框无刷新换肤效果代码 2.js+css简单后台二级树形菜单demo示例 3.JS+CSS美化经典Select选项框插件 4.JS+CSS通用一个页面同时三个焦点图轮换效果完整实例 5.JS+CSS网页版模拟QQ登录框界面特效示例 6.JS+flash立柱广告代码仿百度MP3搜索右侧可伸缩的立柱广告效果 7.JS版本黑色超动感二级菜单导航模块

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：58720256
    • 提供者：chun201010

  1. JQuery&CSS;&CSS;+DIV实例大全.rar

  2. 一、J Query实例大全 1)AjaxJavascr ipt资源 1.JS+CSS仿腾讯QQ首页搜索框无刷新换肤效果代码 2.js+css简单后台二级树形菜单demo示例 3.JS+CSS美化经典Select选项框插件 4.JS+CSS通用一个页面同时三个焦点图轮换效果完整实例 5.JS+CSS网页版模拟QQ登录框界面特效示例 6.JS+flash立柱广告代码仿百度MP3搜索右侧可伸缩的立柱广告效果 7.JS版本黑色超动感二级菜单导航模块代码 穿越火线游戏网 8.JS经典3款风格QQ客服在线

  3. 所属分类：HTML5

    • 发布日期：2018-08-13
    • 文件大小：58720256
    • 提供者：jizhang05292

  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版，带书签，一共307页，完整版，目前最好的版本！欢迎下载！model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：dzgybd

  1. Amazon_apparel_recommendation-源码

  2. 亚马逊服装推荐 在此推荐系统项目中，我已展示了基于文本和基于视觉功能的相似性如何帮助我们向最终客户推荐相似的产品。在这个项目中，我使用了BOW，TFIDF，W2V，诸如keras和Tensorflow之类的Deep Learing库来获取基于各种功能的相似度值，并且还尝试了一些tweeks来对品牌和颜色等某些特征进行加权相似度，因为可以看到在浏览成千上万种选择时，人们通常更喜欢检查相同品牌或相同颜色的服装。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42132598

  1. dsc-3-28-15-amazon-recommendation-system-online-ds-sp-000-源码

  2. 推荐系统-实验室 介绍 既然您已经对协作式过滤和推荐系统进行了介绍，那么该是时候对您的技能进行测试并尝试为现实世界数据集构建推荐系统了！ 在本练习中，您将使用有关亚马逊市场上书评的数据集。 上一课的重点是基于用户的推荐系统时，您将对基于项目的推荐系统应用并行过程，以在产品页面的底部推荐相似的书。 目标 你将能够： 在现实世界的数据集上实施推荐系统 加载数据集 #Your code here 加载元数据 #Your code here 选择书籍以测试您的推荐人 选择一小部分您有兴趣为其生成建议的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：weixin_42107374

  1. graph-based-recommendation-system:使用图搜索方法构建推荐系统。 我们将比较这些不同的方法，并仔细观察每种方法的局限性-源码

  2. 基于图搜索的推荐系统 这是有关使用图形搜索方法构建推荐系统的项目。 我们将比较这些不同的方法，并仔细观察每种方法的局限性。 用生成的目录 抽象的： 使用grouplens网站中的movielens数据集实施了电影推荐系统。 该数据集被转换为二分图，该二分图允许使用基于图的遍历算法而不是推荐系统使用的常规方法来解决该问题。 目标是使用图遍历算法实现协作过滤技术以及基于内容的推荐。 我们将评估优点和缺点，然后讨论如何在此方法上进行改进。 介绍： 社交媒体网站，电影，电视节目等所生成的内容量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42123237

  1. RecommenderSystems:推荐系统和协同过滤-源码

  2. 推荐系统和协同过滤 介绍 推荐系统是数据科学在工业中的重要应用。 它们几乎在任何地方都可以使用。 例如，向亚马逊上的用户推荐商品，在Pandora上的歌曲以及在Netflix上的电影/节目。 推荐系统有两种通用方法： 协作过滤是一种使用客户过去的行为或等级以及其他客户的类似决定向客户推荐产品的方法，以预测哪些商品可能吸引原始客户。 基于内容的筛选通过使用商品的特征向客户推荐产品，以推荐具有类似属性的其他商品。 我将在此博客文章中介绍协作过滤，因为它非常流行，并且能够准确地推荐复杂的项目，而无需了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_42175516

  1. Python-Ecommerce-recommendation-system-using-machine-learning:商业首次设置其推荐系统而没有任何产品评级历史记录，并且在网站收集了重要的产品评论后提供了AmazonNetflix类

  2. 在Amazon＆Home Depot的数据集上使用Python进行电子商务推荐系统设计 （请单击“推荐系统-Paul.ipynb”文件以查看分析的详细应用及其解释） 完善的推荐系统将帮助企业改善购物者在网站上的体验，并更好地吸引和留住客户。 我在下面设计的推荐系统基于新客户从首次进入公司网站到重新购买之间的旅程。 数据集来自 亚马逊（multipe）用户对产品的评价，数据来源： : 带说明的Home Depot产品，数据来源： ： 推荐系统根据业务环境分为三部分： 当没有任何以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_42180863

  1. Building-Recommender-Systems-with-Machine-Learning-and-AI:Packt发行的《使用机器学习和AI构建推荐系统》-源码

  2. 用机器学习和AI构建推荐系统 Packt发行的《使用机器学习和AI构建推荐系统》 使用机器学习和AI构建推荐系统[视频] 这是的代码库。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频 弗兰克·凯恩（Frank Kane）在亚马逊工作了九年，在那里他领导并领导了许多亚马逊个性化产品推荐技术的开发。 在这些机器学习算法中，您可以在Netflix主页，YouTube和Amazon上无处不在看到自动推荐，因为这些机器学习算法可以了解您的独特兴趣，并为您个人提供最佳的产品或内容。 这些技

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42150341

  1. 令人敬畏的跳板顶点：从以前的跳板学生那里收集伟大项目的平台-源码

  2. 令人敬畏的跳板顶点 从以前的跳板学生那里收集伟大的项目/成就的地方。 资源 关联 笔记 过去的学生的站点，这个学生非常活跃并且有一些出色的经历 “使用Rideshare“ Trips”数据集进行机器学习” 预测纽约市内任意两个位置X和Y之间的黄色出租车行车时间 “使用机器学习启发的质谱分析进行高精度癌症预测” “我会给几颗星？预测亚马逊评论的评分” “伯克希尔·哈撒韦公司股东信函的主题模型分析” “预测安大略夏季的每日峰值用电需求” “使用客户评分和评论为亚马逊构建混合产品推荐系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42133415

  1. 亚马逊产品推荐系统-源码

  2. 亚马逊产品推荐系统 Amazon产品推荐像Amazon Filpkart这样的在线电子商务网站使用不同的推荐模型为不同的用户提供不同的建议。 亚马逊目前使用逐项协作过滤，可扩展到海量数据集并实时生成高质量建议。 这种类型的过滤将用户的购买和定额商品中的每一个与相似商品进行匹配，然后将这些相似商品组合到用户的推荐列表中。 在这个项目中，我们将为亚马逊的电子产品建立推荐模型。 属性信息： 总体：相应用户对相应产品的评分 已验证：每个用户都经过审核或未审核 reviewTime：提供评论的时间 re

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：201326592
    • 提供者：weixin_42127020

  1. SOEN6111-源码

  2. 不要停止音乐 抽象的 在这个项目中，我们设计并实现了歌曲推荐系统。 为了获得分析数据，我们使用两个数据集，Last.fm和Last。 fm -1K（来自“百万首歌曲”数据集）。 Last.fm数据集包含10万首歌曲信息，而Last.fm -1k提供了用户的收听历史记录以及从last.fm收集的简要资料。 我们将使用基于KNN项的协作过滤，该过滤通过在特定用户的收听历史中找到相似的歌曲来提出建议。 为了提高预测精度，我们将尝试另一种算法，即基于矩阵分解的协作过滤，该算法可以直接将用户-项目交互矩阵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42121058