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algorithmとpythonに関するhts1004のブックマーク (2)

読んだ: 集合知プログラミング - ひだまりソケットは壊れない
ユーザーへの推薦やカテゴリ分類、いわゆるデータマイニングに興味があったので読みました。集合知プログラミング作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人クリック: 2,220回この商品を含むブログ (275件) を見る本書では集合知について次のように書かれています。人々は集合知という言葉を長い間使い続けてきた。それは新たなコミュニケーション技術の到来とともに、ますます人気と重要性を増して来ている。集合知という表現は、集団の意識や超常現象を想起させるが、技術者がこの表現を使う場合は、今までにない知性を生み出すために、集団の振る舞い、嗜好、アイデアを結びつけることを指す。『集合知プログラミング』 1.1 節「集合知とは何か?」本書は、何らかの集団 (例えば web ペー
hts1004 2014/03/13
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Matrix Factorizationとは - Qiita
Machine Learning Advent Calendarです。普段はGunosyという会社で推薦システムを作ってますはじめに推薦システムに関する最近の文献を読むと結構な割合で出てくるMatrix Factorizartion(MF)と呼ばれる手法があります。ざっくり言うとこの手法は協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つでもあります。本記事ではこの手法を紹介していきます。協調フィルタリングまず協調フィルタリングについておさらいしましょう。あるサービスで3人のユーザが５つのアイテムに対して5段階評価をしたとき、その評価値を以下のようにベクトルで表すことができます。
hts1004 2013/12/20
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