协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是推荐算法的一种，他根据许多用户的偏好信息(这是协同部分)推荐商品(这是过滤部分)。这种方法利用用户偏好行为的相似性，给定用户和物品之间的先前交互，推荐算法学习预测未来的交互。这些推荐系统根据用户过去的行为建立一个模型，比如以前购买的商品或对这些商品的评级以及类似的决策。 协同过滤算法按照目标可分为两类： 基于用户的协同过滤 考虑用户兴趣的一种方法是寻找与他在某种程度上相似的用户，然后建议这些用户感兴趣的东西。 基于项的协同过滤 另一种方法是直接计算兴趣之间的相似度。然后，我们可以通过汇总与每个用户当前兴趣相似的兴趣，为每个用户生成建议。 而其中，相似度计算是推荐系统中协同过滤算法的核心。 欧式距离 类比几何中两个点的距离，其计算方式也跟几何中的一模一样 实现代码： import numpy as npvec1 = np.array([1, 3, 4])vec2 = np.array([4, 2, 4])d = np.linalg.norm(vec1-vec2, ord=2)# 或者d = np.sqrt(np. ...

获取指定歌单id的方法 首先，通常需要打开某个QQ音乐的歌单详情页面，然后获取到的数字,即可用于后续的操作，例如获取的歌曲信息，便于后续对数据进行处理。 通常打开页面后：https://y.qq.com/musicmac/v6/playlist/detail.html?id=xxxxxxxx (id为获取到的QQ音乐歌单的数字) 可以获取到相关的歌曲信息。 注意事项 首先请确保在Firefox浏览器上，顺利完成的操作 安装相关库 可以使用python进行相关操作： pip install selenium webdriver-manager 接下来主要用到的Python库和Selenium模块： Options：用于设置Firefox的浏览器选项。 webdriver：用于启动和控制浏览器。 Service和GeckoDriverManager：用于管理GeckoDriver，这是Firefox的WebDriver。 By：用于定位元素，支持CSS选择器等方式。 设置Firefox浏览器选项 首先请确保在Firefox浏览器上，顺利完成的操作 firefox_option ...

基于机器学习的颅内感染数据分析研究 **摘要：**本研究运用机器学习和数据分析技术，对颅内感染进行了深入研究。通过数据预处理、特征提取和模型训练等步骤，成功构建了预测颅内感染的机器学习模型。我们采用随机森林算法，并结合过采样技术解决类别不平衡问题，有效提高了模型的预测准确性。在模型验证阶段，各项性能指标均显示出模型具有良好的预测能力，可为医生提供辅助诊断。此外，数据分析还揭示了与颅内感染密切相关的因素，为临床治疗提供了新的线索。本研究不仅提升了颅内感染的诊断效率，也为未来医疗领域中机器学习和数据分析的广泛应用奠定了基础。 关键词： 颅内感染；数据分析；随机森林；朴素贝叶斯 目录 一、 研究背景和意义 (一) 研究背景 (二) 研究意义 二、 文献综述 三、 数据介绍和预处理 四、 颅内感染影响因素分析 (一) 颅内感染相关病症分析 (二) 麻醉模式与颅内感染关联性分析 (三) 颅内感染与年龄关系分析 (四) 颅内感染和性别关系分析 (五) 颅内感染与手术类型相关性分析 (六) 颅内感染与住院天数关联性分析 五、 颅内感染风险模型建立 (一) 特征重要性分析 (二) 基于朴素贝叶斯构建风 ...

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