機械学習手習い: k近傍法を使ったレコメンドシステムを作る - うなの日記

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機械学習手習い: k近傍法を使ったレコメンドシステムを作る - うなの日記

「入門機械学習」手習い、10日目。「10章 k近傍法:推薦システム」です。 www.amazon.co.jp k近傍法を使... 「入門機械学習」手習い、10日目。「10章 k近傍法:推薦システム」です。 www.amazon.co.jp k近傍法を使って類似度の高いデータを集める手法を学び、これを使ってRユーザーにRパッケージを推薦するシステムを作ります。 # 前準備 > setwd("10-Recommendations/") k近傍法の概要 k近傍法は、データ間の距離を使ってデータを分類する手法です。 k近傍法であれば、以下のような、データのばらつきが多く、スパムフィルタを作るときに使った、線形決定境界での分類が難しいデータもうまく分類することができます。 > library('ggplot2') > df <- read.csv(file.path('data', 'example_data.csv')) > head(df) X Y Label 1 2.373546 5.398106 0 2 3.1836

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