個(gè)人隨筆 推薦算法如何戳中你的心巴 這篇文章深入淺出地介紹了推薦算法如何精準(zhǔn)匹配用戶與物品(包括內(nèi)容、商品等),像紅娘般高效“撮合”。從基礎(chǔ)架構(gòu)看,它依賴數(shù)據(jù)、粗篩與排序三大環(huán)節(jié),基于用戶行為與商品數(shù)據(jù),經(jīng)初篩縮小范圍后再排序,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。 冰冰醬 個(gè)人觀點(diǎn)推薦算法算法解析
個(gè)人隨筆 決策樹(shù)與隨機(jī)森林算法:可視化的決策過(guò)程 決策樹(shù)既可以計(jì)算出結(jié)果,還能夠清晰地告訴我們得到這個(gè)結(jié)果的原因。那么在決策中,可以如何應(yīng)用決策樹(shù)與隨機(jī)森林算法?本文對(duì)此進(jìn)行了解析,一起來(lái)看看吧。 AI小當(dāng)家 決策樹(shù)決策過(guò)程可視化
個(gè)人隨筆 K近鄰算法:“近朱者赤,近墨者黑”的智慧 AI產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的內(nèi)容有很多,本文將介紹K近鄰算法,它常用來(lái)解決分類(lèi)問(wèn)題。一起來(lái)看看它的原理和應(yīng)用吧。 AI小當(dāng)家 KNN算法K近鄰算法算法解析
個(gè)人隨筆 樸素貝葉斯算法:如何用AI買(mǎi)到好瓜? 如何利用AI買(mǎi)到一個(gè)好瓜?本文介紹了樸素貝葉斯算法的原理、應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn),希望能夠幫助你更好地應(yīng)用。 AI小當(dāng)家 AI算法樸素貝葉斯算法算法解析