Questions marquées «recommender-system»

Un moteur de recommandation tente de prédire à quel point un utilisateur appréciera certains biens (films, livres, chansons, etc.) et formule des recommandations. Ils sont souvent utilisés par les vendeurs en ligne pour suggérer de nouveaux achats.

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Comment utiliser le SVD dans le filtrage collaboratif?

Je suis un peu confus avec la façon dont le SVD est utilisé dans le filtrage collaboratif. Supposons que j'ai un graphique social et que je construise une matrice d'adjacence à partir des bords, puis je prends un SVD (oublions la régularisation, les taux d'apprentissage, les optimisations de...

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R: Random Forest lançant NaN / Inf dans l'erreur «appel de fonction étrangère» malgré l'absence de NaN dans l'ensemble de données [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . J'utilise caret pour exécuter une forêt aléatoire validée de façon...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
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Systèmes de recommandation dynamiques

Un système de recommandation mesurerait la corrélation entre les évaluations de différents utilisateurs et produirait des recommandations pour un utilisateur donné sur les éléments qui pourraient l'intéresser. Cependant, les goûts changent avec le temps, de sorte que les anciennes notes peuvent ne...

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Différences entre PROC Mixed et lme / lmer en R - degrés de liberté

Remarque: cette question est une rediffusion, car ma question précédente a dû être supprimée pour des raisons juridiques. En comparant PROC MIXED de SAS avec la fonction lmedu nlmepackage dans R, je suis tombé sur des différences assez confuses. Plus précisément, les degrés de liberté dans les...

r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining
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SVD d'une matrice avec des valeurs manquantes

Supposons que j'ai une matrice de recommandations de style Netflix et que je souhaite créer un modèle qui prédit les futures classifications de films potentielles pour un utilisateur donné. En utilisant l'approche de Simon Funk, on utiliserait la descente de gradient stochastique pour minimiser la...

svd recommender-system
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Modèle de factorisation matricielle pour les systèmes recommandés comment déterminer le nombre de fonctionnalités latentes?

J'essaie de concevoir une technique de factorisation matricielle pour un élément utilisateur simple, un système de recommandation de notes. J'ai 2 questions à ce sujet. Tout d'abord dans une implémentation simple que j'ai vue de la technique de factorisation matricielle pour la recommandation de...

recommender-system matrix-decomposition parameterization ensemble
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?

J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka