1. 基於相似使用者的knn
選用公式如下：
2. 基於相似物品的knn
要求：1. 純python**實現
2. 利用sklearn開發包實驗
實驗要求：
1. 資料集:
movielens1m, movielens100k
2. 評價指標：
rmse, 均方根誤差(root mean squared error，rmse)
mae平均絕對誤差(mean absolute error，mae)
3. 實驗結果
【說明】
train、test資料劃分比—>9:1
user_test：基於使用者的過濾
item_test：基於專案的過濾
KNN乙個簡單的例子
對未知類別屬性的資料集中的每個點依次執行以下操作 import numpy as np import operator def createdataset group np.array 1.0,1.1 1.0,1.0 0,0 0,0.1 labels a a b b return group,lab...
python實現簡單的KNN演算法
usr bin env python coding utf 8 author sword date 2020 5 28 time 下午 14 22 version v1.0 file knn new.py describe import numpy as np import operator def...
實現乙個簡單的漏桶演算法
這是乙個漏桶 package bucket public class leakybucket 流入一滴水 public boolean inputwater return false 流出一滴水,新增一滴當前流出量 public boolean outputwater return false sy...