归一化评分

互联网金融，特别是P2P信贷在过去几年可以说经历了大起大落的过山车。在经历了2016、2017年的高速发展后，随着整体经济环境遇冷、政策层面监管趋严，行业已进入洗牌周期。特别是随着18年7月P2P暴雷潮的出现，更是为行业前途蒙上一层迷雾。 抛开行业话题，在技术层面上，至少验证了…

问题规划 推荐系统是一种人工智能算法，通常与机器学习相关。推荐系统经过训练，可使用收集的数据了解用户的偏好、兴趣，高度个性化地预测消费者兴趣和要求。 例如，电影预测评分，现在有5部电影和4个用户，要求

1. 基本概念 为了消除数据特征之间的量纲影响，需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。 在一些博客中，一般把第一种叫做归一化，第三种叫做标准化。 此方法对数值进行归一，丢失了数据的分布信息，对数据之间的距离没有得到较好的保留，但保留了权值。 目的：消除量纲，将各…

一、 加载 sklearn 中的数据集 datasets from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() # 鸢尾花卉数据 digits = datasets.load_digits() # 手写数字 8x8 像素信息数据 1 2 3 4 1 2 3 4 查看数据的信息 print iris.data[:4] # 查看数据的特征信息 print iris.data.shape # 查看数据的特征信息维度 print iris.target_names # 查看标签对应的文本 print iris.target[:4] # 查看数据的标签 setosa:0 ...

协同过滤算法（CF）是构建推荐系统时最常用的技术之一。它可以基于收集到的其他用户的偏好信息（协同）来自动地预测当前用户的兴趣点。协同过滤算法主要分为两种：基于记忆（memory-based）的协同过滤算法和基于模型（model-based）的协同过滤算法。一般来说，将两者融合可…

归一化技术的改进是 GAN 中众多改进的一种，本文介绍常用于当前 GAN 中的像素归一化(或称为像素规范化)和频谱归一化(或称频谱规范化)。

“ 本文主要介绍了推荐系统中常用的评价指标，包括评分预测指标，集合推荐指标，排名推荐指标以及多样性和稳定性等。本文来源：苏一 https://zhuanlan.zhihu.整理了一下过去大半年中所看推荐系统相关文献中出现过的评价指标，如果大家发现有本文遗漏的评价指标欢迎在评论区中...

那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。文中分享了人们对特征工程的归纳和总结以及一些数据处理。

经过我长时间的观察，发现很多人对人工智能/机器学习的理解只停留在“这是个经典/最新棒槌，我拿这个棒槌敲钉子贼6……”这个level。但是，随着人工智能行业的“爆火”和“过热”，会抡棒槌的人只会越来越多。因为这个越来越多的人会撰写文章，告诉你怎么抡棒槌。至少现在，知其然不知其所以然...

协同过滤。