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  1. Android项目源码开源的 Material Design 豆瓣客户端.zip

  2. 注意:本项目使用android studio开发,eclipse可能无法使用。 豆芽的名字取自“Douban, Yet Another”的缩写和中文词语“豆芽”的拼音正好相同的巧合。 取名之后,我才得知豆瓣的 Windows Phone 客户端的名字也叫做“豆芽”。所以相对于豆瓣官方应用“一个叫‘豆瓣’的App”,也正好将这个应用称为“另一个叫豆芽的应用”了。 为什么要有豆芽? 直接访问豆瓣的所有人里,最普遍而一致的用法是围绕电影、电视、书、唱片、活动(我们叫做”条目”的东西)的评分评论、发现
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-07-10
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_39841856
  1. 菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法(直播).pdf

  2. k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-07-27
    • 文件大小:867328
    • 提供者:qiu1440528444
  1. recommender-system-demo:在rorocloud上构建和部署推荐系统-源码

  2. 电影推荐人 关于此演示应用程序 在此“推荐系统演示”中,我们演示了一种模型的工作原理,该模型基于向用户推荐电影的模型,认为该模型会在用户的偏好列表中获得很高的评价 如果推荐不仅基于用户过去的操作,而且还基于所有其他用户的操作,则可以提出有力的建议。 最好的例子可以在Amazon.com上找到……“像您这样的用户喜欢以下产品”。 这种建议称为协作过滤。 我们建立的模型是一种称为项目-项目相似度的协作过滤,我们使用熊猫从头开始建立了一个简单的模型。 请看看在rorodata GitHub的库中的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:1025024
    • 提供者:weixin_42117082
  1. Movie-Recommendation-System:包含的代码涵盖了推荐电影的各种方法,其中一些方法包括矩阵分解,基于深度学习的推荐系统-源码

  2. 电影推荐系统 数据集 用于此笔记本的数据集是MovieLens的1M额定数据集。 其中包含来自7120部电影和14025位用户的100万部电影评级。 该数据集包括: movieId 用户身份 评分 另外,电影的数据集包括电影名称和类型。 movieId 标题 体裁 数据集可以在这里找到: : 使用的方法: 非个性化推荐 这种建议很简单,但非常有用。 因为它们为用户解决了冷启动问题。 那就是在不了解用户的情况下,我们可以向用户提出一些建议。 在获得用户的评论或获得有关用户的其他信息之后
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_42132056
  1. beingsantosh:我的投资组合-源码

  2. 股票价格预测 在Heroku上部署的Web应用程序。 使用LSTM / GloVe训练模型。 数据是从beautifulcoup和Selenium中回收的。 硕士论文项目 掌握有关推荐系统的论文。 协同过滤概念用于选择前N个项目。 论文主题:研究确定电影推荐系统中项目之间的接近程度的不同距离度量的准确性。 简化探索性数据分析 下面的存储库包含多个笔记本,详细介绍了EDA。 使用的Python库是seaborn,matplotlib,pandas。 YouTube频道 我利用该平台将我的知识分享
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:1024
    • 提供者:weixin_42138139
  1. 电影推荐人模型-源码

  2. 电影推荐人模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:377856
    • 提供者:weixin_42181545