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2年10月24天

推荐系统中的冷启动和探索利用问题探讨 (下)LinUCB算法CLUB算法结束语

LinUCB算法回到推荐列表的场景，推荐系统为用户推荐物品。user和item都可以用一系列特征表示。用户特征包括用户的统计历史行为、人口学属性信息；物品特征包括描述信息、类别信息等等。在这种场景下，探索和利用也必须是个体用户级别上实施，因为不同用户看到相同的物品的反馈差异较大。LinUCB算法是一种基于上下文特征（用户特征、物品特征）的UCB算法，基于特征进行探索和利用。该算法结合上下文特征，选择

推荐系统 2024-09-18 34 点赞 0 评论 51 浏览

sklearn自学指南(part23)--核函数

学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录支持向量机实用贴士核函数RBF核的参数自定义内核使用Python函数作为内核使用Gram矩阵支持向量机实用贴士避免数据复制对于SVC、SVR、NuSVC和NuSVR，如果传递给某些方法的数据不是C顺序连续和双精度的，则在调用底层C实现之前将其复制。可以通过检查给定的numpy数组的flags属性来检查它是否是C连续的。对于LinearSVC（和LogisticRegression），作为numpy数组传递的任何输入都将被复制并转换为liblinea

机器学习 2023-08-03 46 点赞 0 评论 69 浏览