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机器学习前传之距离篇
开张课、基本环境、欧式距离入门、思考题:商品综合排序
第1讲:开张课、基本环境、欧式距离入门、思考题:商品综合排序
第2讲:欧式距离案例练习:商品综合排序、最强商品的产生
第3讲:余弦距离入门和作用、numpy和scipy的实现方式
第4讲:编辑距离入门、文本相似度计算公式讨论
第5讲:曼哈顿距离入门、借助pandas实现商品综合排序[选学]
第6讲:切比雪夫距离入门
第7讲:杰卡德(Jaccard)距离入门、根据好友数计算相似性
第8讲:补充知识点:方差和标准差的理解
第9讲:补充知识点:理解协方差,商品销售相互影响程度
第10讲:马氏距离的入门理解:谁的深蹲更厉害
第11讲:标准化欧式距离详细算法、计算商品距离、多种实现方法
第12讲:修正的余弦相似性入门、计算用户相似性
第13讲:维度缺失的情况下计算用户相似度、皮尔森相关系数入门理解
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