ML59 [K-ICT 빅데이터센터] Ch13. 영화 추천 서비스 모델링-추천엔진 만들기-임정환교수 ★ 강의자료, 소스코드 다운받기 :https://kbig.kr/portal/kbig/datacube/... 주요 내용 정리 추천엔진이란 제품 정보와 사용자 정보와 같은 엄청난 양의 데이터를 분석하고 데이터 마이닝 방식을 기반으로 연관 추천을 제공하는 기술이자 도구로 협업 필터링, 콘텐츠 기반, 하이브리드, 상황 인식 추천 시스템 등이 있다. 협업 필터링 추천 시스템은 사용자 선호도를 이용해서 선택 가능한 많은 집합들로부터 아이템을 필터링하며, 사용자 기반 협업 필터링과 아이템기반 협업 필터링 유형으로 나뉜다. 사용자 기반 협업 필터링은 사용자 간 유사도 행렬을 만들어 활성 사용자가 아직 등급을 매기지 않은 아이템에 대해 유사한 사용자가 제공한 등급을 참고해 새로운 아이템을 추천한다. 아이템 기반 협업 필.. 2021. 4. 9. [K-ICT 빅데이터센터] Ch4. 머신러닝과 통계학-임정환교수 ★ 주요내용 - 머신러닝을 위한 통계학의 핵심개념 정리 ★ 강의자료, 소스코드 다운받기: https://kbig.kr/portal/kbig/datacube/... 2021. 3. 31. [Tech With Tim] Python Machine Learning Tutorial #12 - Implementing K-Means Clustering *** Python Machine Learning 12: Implementing K-Means Clustering (using sklearn) - Importing Modules (numpy, sklearn/scale/load_digits/KMeans/metrics)- Loading the Data-set- Scoring- Training the Model *** Text-Based Tutorial: https://techwithtim.net/tutorials/mac...*** SkLearn Performance Evaluation: https://scikit-learn.org/stable/modul...*** SkLearn Example Code: https://scikit-learn.org/stabl.. 2020. 6. 3. [Tech With Tim] Python Machine Learning Tutorial #6 - KNN p.2 - How does K Nearest Neighbors Work? *** Python Machine Learning 6 : How Does K-Nearest Neighbors Work? - K-최근접이웃 알고리즘 설명 *** Text-Based Tutorial & Code: https://techwithtim.net/tutorials/mac... 2020. 5. 20. 이전 1 2 3 4 ··· 15 다음
