00338-Recommender_Systems.pdf
Encyclopedia of Machine Learning Chapter No: 00338 Page Proof Page 1 22-4-2010 #1 R Recommender Systems Prem Melville, Vikas Sindhwani Machine Learning, IBM T. J. Watson Research Center, Route /P.O. Box , Kitchawan Rd, Yorktown Heights, NY , USA Definition The goal of a recommender system is to generate mean- ingful recommendations to a collection of users for items or products tha
機械学習の理論と実践
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
機械での推薦とかいうクソの役にも立たない代物
今、小生はいわゆるデータマイニングなるものの研究をしているが、レコメンデーションなるクソみたいな分野が本当にクソすぎてクソ。 アマゾンの「これを買った人は〜」みたいなものを思い浮かべてくれればいい。何がクソって、評価手法がクソ。 「他の手法より私たちの手法はこんなに優れているよ」というのを何かしらの方法で示すのが評価なわけだが、その方法の主流は ある購入者の過去の購入履歴を見て、ある商品を買った人が次に買った商品をあてて、その精度を競うというもの。 つまり、 「購入者の特性から、ある商品Aを買ったら次は商品Bを買いそうだな。よし、実際に商品Bを買ったという履歴があるので精度100%！」 みたいなことをやるわけだ。 はぁぁぁあぁぁぁぁぁぁっぁぅぅぅうぅぅううっっっ！？？？？？？？？それお前の推薦がなくても買ったってことちゃうんかい！！！！！？？？？？お前の手法超いらねえええええええxじゃああ
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