评分系统
TopN
训练集（Training set）
作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。
验证集(Cross Validation set)
作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数，即用来调整模型参数。如svn中的参数c和核函数等。
测试集(Test set)
通过训练集和验证集得出最优模型后，使用测试集进行模型预测。用来衡量该最优模型的性能和分类能力。即可以把测试集当做从来不存在的数据集，当已经确定模型参数后，使用测试集进行模型性能评价。
原理链接 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习...
大概学习了机器学习理论，进入实战训练-推荐系统。 推荐系统概念思维图
1.1 推荐系统简介 学习目标 了解推荐系统概念以及产生背景 记忆推荐系统工作原理以及作用 了解推荐系统与web项...
国外推荐系统实践 Facebook的深度学习推荐系统 Airbnb基于Embedding的实时搜索推荐系统 You...
主要学习内容： 1、什么是推荐系统 2、个性化推荐系统的应用 3 、推荐系统评测指标 4、 推荐系统评测 一：什么...
项亮老师的《推荐系统实践》学习笔记。 目录 1、什么是推荐系统 2、个性化推荐系统应用场景 3、推荐系统评测推...
1、推荐系统（深度学习推荐系统）https://github.com/princewen/tensorflow_p...
推荐系统遇上深度学习系列：推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践：https://www.jianshu...
推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践：https://www.jiansh...
推荐系统实践 (豆瓣)（入门书籍） 推荐系统 (豆瓣) 机器学习实战 (豆瓣) 统计学习方法 (豆瓣) Recom...
本文标题：推荐系统学习
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/keybvxtx.html
网友评论