基于贝叶斯概率模型推荐算法 Bayesian Personalized Ranking

  Posted by Mr.Zhangon 22 Jul, 2019

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参考论文:Rendleetal2009BayesianPersonalizedRanking 基本概念 隐式反馈是指用户浏览、购买等反馈数据,通常是二值形式;显式反馈通常指评分数据,为一段区间的数值评分 假设$n$个用户集合$U=\{u1,u2,...,un\}$ $m$个项目集合$I=\{i1,i2,...,im\}$ 用户对项目显式评分数据为一个$n\times m$维的矩阵$R$表示,$r{u,i}$表示用户$u$对项目$i$的评分 对偶的,定义隐式反馈矩阵$D$,其中$d{u,i}\in\{0,1\}$,$d{u,i}=1$表示用户$u$对项目$i$有[...]

Hoeffding 不等式与泛化误差上界

  Posted by Mr.Zhangon 28 Apr, 2019

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Hoeffding不等式与泛化误差上界 1 Markov Inequality 马尔科夫不等式: $$ \mathbb{P}(X \ge a) \le \frac{\mathbb{E}(X)}{a} $$ 其中$X$是非负的随机变量。 证: $$ \begin{aligned} \mathbb{E}(X) &= \int0^{\infty} x f(x) \mathrm{d}x \\ &= \int0^a x f(x) \mathrm{d}x \inta^{\infty} x f(x) \mathrm{d}x \\ &\ge \int0^a 0 f(x[...]

采样方法Sampling Method

  Posted by Mr.Zhangon 26 Apr, 2019

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参考文章http://blog.csdn.net/DarkScope/article/details/70992266 问题:如何按照指定的概率分布$p$进行采样 Inverse Sampling 指数分布概率密度函数(probability density function)为 $$ P\mathrm{exp}(x) = \begin{cases} \lambda \exp(\lambda x) &,x \ge 0 \\ 0 &, x \lt 0 \end{cases} $$ 其概率累计函数(cumulat[...]