В прошлый раз я рассказывал о теореме Байеса и приводил простой пример – наивный байесовский классификатор. В этот раз мы перейдём к более сложной теме, которая развивает и продолжает дело наивного байеса: мы научимся выделять темы при помощи модели LDA (latent Dirichlet allocation), а также применим это к рекомендательным системам.
Рубрика «Блог компании Surfingbird» - 8
Рекомендательные системы: LDA
2012-08-31 в 14:45, admin, рубрики: LDA, Блог компании Surfingbird, рекомендательные системы, метки: LDA, рекомендательные системы
Рекомендательные системы: теорема Байеса и наивный байесовский классификатор
2012-08-26 в 13:45, admin, рубрики: байесовский подход, Блог компании Surfingbird, машинное обучение, рекомендательные системы, метки: байесовский подход, машинное обучение, рекомендательные системыВ этой части мы не будем говорить о рекомендательных системах как таковых. Вместо этого мы отдельно сконцентрируемся на главном инструменте машинного обучения — теореме Байеса — и рассмотрим один простой пример её применения — наивный байесовский классификатор. Disclaimer: знакомому с предметом читателю я вряд ли тут сообщу что-то новое, поговорим в основном о базовой философии машинного обучения.
Рекомендательные системы: SVD на perl
2012-04-12 в 15:29, admin, рубрики: surfingbird, Блог компании Surfingbird, коллаборативная фильтрация, рекомендательные системы, метки: surfingbird, коллаборативная фильтрация, рекомендательные системы В предыдущих сериях мы обсудили, что такое сингулярное разложение (SVD), и сформулировали модель сингулярного разложения с базовыми предикторами. В прошлый раз мы уже довели дело до конкретных формул апдейта. Сегодня я продемонстрирую очень простую реализацию очень простой модели, мы применим её к уже знакомой матрице рейтингов, а потом обсудим, какие получились результаты.
Рекомендательные системы: SVD и базовые предикторы
2012-03-29 в 14:06, admin, рубрики: Блог компании Surfingbird, коллаборативная фильтрация, рекомендательные системы, метки: коллаборативная фильтрация, рекомендательные системы В прошлый раз я рассказал, пока в самых общих чертах, о сингулярном разложении – главном инструменте современной коллаборативной фильтрации. Однако в прошлый раз мы в основном говорили только об общих математических фактах: о том, что SVD – это очень крутая штука, которая даёт хорошие низкоранговые приближения. Сегодня мы продолжим разговор об SVD и обсудим, как же, собственно, использовать всю эту математику на практике.
Рекомендательные системы: SVD, часть I
2012-03-15 в 16:38, admin, рубрики: surfingbird, Блог компании Surfingbird, коллаборативная фильтрация, рекомендательные системы, метки: surfingbird, коллаборативная фильтрация, рекомендательные системыПродолжаем разговор о рекомендательных системах. В прошлый раз мы сделали первую попытку определить схожесть между пользователями и схожесть между продуктами. Сегодня мы подойдём к той же задаче с другой стороны – попытаемся обучить факторы, характеризующие пользователей и продукты. Если Васе из предыдущего поста нравятся фильмы о тракторах и не нравятся фильмы о поросятах, а Петру – наоборот, было бы просто замечательно научиться понимать, какие фильмы «о поросятах», и рекомендовать их Петру, а какие фильмы – «о тракторах», и рекомендовать их Васе.
