svd-CF 源码

比较全的推荐系统综述，包括SVD,ITEM-CF, USER-CF,评价指标等等。

在整个图像块像素灰度值向量空间中，非局部均值（ｎｏｎｌｏｃａｌｍｅａｎｓ，ＮＬＭ）算法度量像素间的相似性不仅计 算复杂度高，而且当噪声存在时还不能准确地计算出像素间的相似性权重值，影响了对图像冗余性质的利用，使 得 去噪结果图像对比度和清晰度低．针对 ＮＬＭ 算法的这一缺陷，利用离散余弦变换（ｄｉｓｃｒｅｔｅｃｏｓｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＣＴ） 的低数据相关性和高能量紧致性，将 ＤＣＴ与 ＮＬＭ 算法相结合，对图像块进行 ＤＣＴ，并在 ＤＣＴ低频系数子空间内度 量像素间的相似性．实验结果表明

总结 推荐系统和常用算法 推荐系统简介 知识点1：系统架构，模块介绍（召回，排序，重排序算法和系统等） 知识点2：推荐算法评估指标 知识点3：A / B测试系统 知识点4：冷启动问题和工业界解决方案 程序：冷启动解决方案代码实战（多臂竞争机问题bandit算法相关） 召回算法（CF） 知识点1：常用的CF算法以及变种（User / Item CF等变种） 知识点2：混合CF算法 知识点3：基于模型的CF（LFM矩阵分解，NMF，SVD） 知识点4：基于改进版协同过滤算法实战 程序：基于tenso