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搜索资源列表

  1. 矢量阵列PARAFAC分解信号DOA-极化联合估计

  2. 利用矢量传感器阵列隐含的多平移不变特性，可构建出三阶输出数据张量；进而利用张量PARAFAC分解算法（交替最小二乘，ALS）完成信号DOA-极化联合估计。该算法为R.Bro & N.D.Sidiropoulos于1998年提出，是PARAFAC分解应用于矢量阵列信号处理的早期成果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-02-11
    • 文件大小：4096
    • 提供者：zhangxirui0613

  1. Factorization Machines 学习笔记

  2. Factorization Machines（简称 FM）的算法，它可对任意的实值向量进行预测。其主要优点包括: 1) 可用于高度稀疏数据场景；2) 具有线性的计算复杂度。本文将对 FM 框架进行简单介绍，并对其训练算法 — 随机梯度下降（SGD）法和交替最小二乘（ALS）法进行详细推导。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_18857415

  1. Spark-ml-algo-lib:坤鹏机器学习库的开源代码-spark source code

  2. Spark-ml-算法库 介绍 运行在Kunpeng处理器上的机器学习算法库是一个加速库，它为机器学习算法提供了丰富的高级工具集。 它基于Apache 和的原始API。 加速库可大大提高大数据场景下的计算能力。 该库提供了九种机器学习算法：支持向量机（SVM），随机森林分类器（RFC），梯度提升决策树（GBDT），决策树（DT），K均值聚类，线性回归，逻辑回归算法，主成分分析（PCA），奇异值分解（SVD），潜在狄利克雷分配（LDA），前缀投影图案深度（Prefix-Span），交替最小二乘（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：282624
    • 提供者：weixin_42122340

  1. Music-Recommendation-system:使用Apache Spark和Python的音乐推荐系统-源码

  2. 音乐推荐系统 一种音乐推荐系统，可根据用户的收听历史向他们推荐新的音乐艺术家。 交替最小二乘（ALS）学习算法用于底层后端实现。 该系统已针对来自音乐流开放源代码服务Audioscrobbler的数据进行了培训和测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：743424
    • 提供者：weixin_42097967

  1. Steam_Recommendation_System:推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS-源码

  2. 项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42110362

  1. Travel-Recommendation-System:使用基于内容和协作过滤技术的假期推荐系统-源码

  2. 出行推荐系统 使用Apache Spark设计和开发旅行推荐系统。 使用监督学习使用协作过滤ALS（交替最小二乘）建立推荐模型。 用户的已使用Facebook签到数据可根据用户的兴趣变化提供有关旅行的动态推荐。 技术：Java，Apache Spark，Angular.js，Node.js，REST API 项目截图： 登录页面： 主页： 链接Facebook个人资料以访问用户的位置签到： 出行建议（无用户偏好（与facebook签到相关的建议））： 出行建议（有用户偏好）：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：weixin_42165508

  1. recommend:python推荐系统-源码

  2. 推荐 使用Python的简单推荐系统实现 当前型号： 概率矩阵分解 贝叶斯矩阵分解 具有加权Lambda正则化（ALS-WR）的交替最小二乘 参考： R. Salakhutdinov和A.Mnih。，“概率矩阵分解”，NIPS 2008 “使用MCMC的贝叶斯概率矩阵分解”，R。Salakhutdinov和A.Mnih。，ICML，2008年 Matlab代码： ： “ Netflix奖的大规模并行协作过滤”，Y。Zhou，D。Wilkinson，R。Schreiber和R. Pan

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：510976
    • 提供者：weixin_42099087

  1. Chinese-Spark-movie-lens:基于Spark，Python Flask和MovieLens数据集的在线电影推荐系统-源码

  2. 中国火花电影镜头 基于Spark，Python Flask和MovieLens数据集的在线电影推荐系统 项目简介 该电影推荐系统库翻译自： : |对应 适合初学者学习如何建造一个推荐系统 基于Spark和Flask实现一个可扩展的在线电影推荐系统 这个Apache Spark教程将指导您逐步了解如何使用Spark的交替最小二乘（ALS）实现的协同过滤来基于构建电影推荐系统。和解析电影和评分数据进入到Spark RDD。第二部分是构建和使用这个推荐系统和在线持续的使用它。 可以单独使用本教程构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_42134338

  1. 5机器学习与火花ML-源码

  2. 5机器学习与火花ML 1.介绍Spark.ML ALS（交替最小二乘）。 1ºImportamos todas lalibreríasyademásesta nueva from pyspark . ml . recommendation import ALS 2ºCreamosfunciónpara cargar los datos，y la sesion de spark def loadMovieNames (): movieNames = {} # CHAN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1011712
    • 提供者：weixin_42125867

  1. ALS_ScalaTion：ScalaTion实现交替最小二乘算法（隐式数据）-源码

  2. ALS_ScalaTion ScalaTion实现交替最小二乘算法（隐式数据） 关于ScalaTion：ScalaTion是基于Scala的系统，用于仿真，优化和分析。 关于ALS算法：“隐式反馈数据的协作过滤”。 测试数据集是MovieLens 100k。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：244318208
    • 提供者：weixin_42098251

  1. Recommendationify：使用Spotify API创建播放列表的JavaFX音乐推荐应用程序-源码

  2. 建议 探索新音乐。 SUGGESTIFY是一种用Java编写的音乐推荐桌面应用程序，可根据用户当前的收藏夹提供艺术家推荐。 推荐器系统使用名为交替最小二乘（ALS）的矩阵分解方法实现，该方法使用来自last.fm:registered:的360k用户数据集，其中包含播放次数最高的前50位艺术家，以及每个用户播放该艺术家的次数。 该应用程序随后使用与Spotify:registered:进行交互，以创建由推荐艺术家的热门曲目组成的播放列表。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42153801