レコメンドシステム入門 Javascriptで実装する｜es
レコメンド（推薦システム）に関して素晴らしい記事があったので訳してみました。訳に難があるが、そこはご勘弁ください。 プログラム実行してみると理解できると思います。入門者に打って付けの記事です。 以下、本文。 インターネットの世界はレコメンドで溢れていますね。 Amazonのように商品を購入するeコマース・サイト、Facebookのようなソーシャルネットワーク、YoutubeやNetflixのようなビデオ/映画サイトなど。これらのサイトに共通するのは、あなたに新しいものを推薦するために、映画、商品と友人などの過去のデータを使うことです。 この記事では、レコメンド機能がJavaScriptで、どのように動くか簡単に紹介します。推薦システムを実現するための、異なるアプローチも見ていきます。最終的にはアルゴリズムを切り替えただけで、結果を出力できるようにします。映画評論家の小さいデータセットと、M
pythonでデータ間の類似度を計算する方法いろいろ - Qiita
あるデータともう１つのデータがどれだけ似通っているかを計算する方法はたくさんある。 http://wikiwiki.jp/cattail/?%CE%E0%BB%F7%C5%D9%A4%C8%B5%F7%CE%A5 その中でもユークリッド距離、ピアソンの積率相関係数、Jaccard係数をpythonで実装する。 集合知プログラミング第2章参考。 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873113647/ ユークリッド距離 中学や高校の数学でならうような一般的な距離。２次元か３次元なら図で表せるしイメージもできるが、それ以上の次元はイメージできない。けどやっていることは基本的に3次以下と同じ。
Pythonでサンプル間の類似度を求める(ユークリッド距離) - 現代社会に迷い込んだ原始人(21)が新しい文明を学んでいく様子を徒然なるままに垂れ流していくブログ
こんにちは まだちょっと寒いですね 最近、機械学習の勉強を基礎の「き」の字からはじめることにしました とうことで、忘れないようにメモしがてら頭の中をもう一度整理しようということで書き連ねていきます 今日のテーマは統計の基礎の基礎、ユークリッド距離についてです サンプルデータのセットにポケモンの能力値を使いました ポケモンは小学校以降やらなくなっちゃいましたね、、、最後にやったポケモンはエメラルドだったっけ、、、今何世代目なんだろうか 今の子供はひみつきちとかダートじてんしゃとか知らないんだろうか、、、 とまぁ雑談はそれまでとして ポケモン種族値リスト/ランキング(ORAS・XY対応版) - ポケモン徹底攻略 からPythonでスクレイピングしてデータをとってきて(スクレイピングに関してはまた記事あげれたらなぁと思います) とってきたデータを少しいじって ラルトス': {'sum': 198
Pythonで2点間の距離（様々）を求める方法
how to calculate the distance between two points using python – StackOverflow Distance computations – SciPy.org にある様に，SciPyには色々な距離を求める方法が用意されている． 質問のEuclidean distance（ユークリッド距離）, Manhattan distance（マンハッタン距離）, Supreme distance（多分，チェビシェフ距離と理解）, Minkowski distance（ミンコフスキー距離）をSciPyを使って求めると， import numpy as np from scipy.spatial.distance import euclidean, minkowski, chebyshev, cityblock a = np.array((1
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dlib/python_examples/face_recognition.py at master · davisking/dlib
