Telegram Group & Telegram Channel
Какие основные рекомендательные модели вы знаете?

👤 Коллаборативная фильтрация. Метод строит рекомендации для пользователя, используя известные предпочтения (чаще всего оценки) других пользователей. То есть отталкиваемся от идеи, что похожим пользователям нравятся похожие объекты.
- User-based и item-based алгоритмы:
В первом случае строим предположение, что объект понравится пользователю, если он понравился похожим пользователям. Во втором случае предполагаем, что объект понравится пользователю, если ему понравились похожие объекты.
👤 Алгоритм SVD (сингулярное разложение). Делаем разложение матрицы оценок. Помимо предсказания оценок, алгоритм позволяет выявить скрытые признаки объектов и интересы пользователей.



tg-me.com/ds_interview_lib/107
Create:
Last Update:

Какие основные рекомендательные модели вы знаете?

👤 Коллаборативная фильтрация. Метод строит рекомендации для пользователя, используя известные предпочтения (чаще всего оценки) других пользователей. То есть отталкиваемся от идеи, что похожим пользователям нравятся похожие объекты.
- User-based и item-based алгоритмы:
В первом случае строим предположение, что объект понравится пользователю, если он понравился похожим пользователям. Во втором случае предполагаем, что объект понравится пользователю, если ему понравились похожие объекты.
👤 Алгоритм SVD (сингулярное разложение). Делаем разложение матрицы оценок. Помимо предсказания оценок, алгоритм позволяет выявить скрытые признаки объектов и интересы пользователей.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/107

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from de


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA