• 推荐系统是个复杂的系统工程,依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合,是数据挖掘技术、信息检索技术、计算统计学等悠久学科的智慧结晶,也关联到认知科学、预测理论、营销学等相关学科。

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  • 同机器学习方法一样,深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称 CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称 DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

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  • 神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。

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