评分专题
39 - 电影评分（高频 SQL 50 题基础版)
39 - 电影评分 (selectu.name as resultsfromMovieRating m left join Users u on m.user_id=u.user_id GROUP BYm.user_idorder by count(*) desc,u.name asc limit 1)union all(selectm1.title as results
【机器学习】在【R语言】中的应用：结合【PostgreSQL数据库】的【金融行业信用评分模型】构建
目录 1.数据库和数据集的选择 1.准备工作 2.PostgreSQL安装与配置 3.R和RStudio安装与配置 2.数据导入和预处理 1.连接数据库并导入数据 1.连接数据库 2.数据检查和清洗 1.数据标准化 2.拆分训练集和测试集 3.特征工程 1.生成新特征 2.特征选择 4.模型训练和评估 1.逻辑回归 2.随机森林 3.XGBoost 4.模型比较
AUCell和AddModuleScore函数进行基因集评分
AUCell 和AddModuleScore 分析是两种主流的用于单细胞RNA测序数据的基因集活性分析的方法。这些基因集可以来自文献、数据库或者根据具体研究问题进行自行定义。 AUCell分析原理： 1、AUCell分析可以将细胞中的所有基因按表达量进行排序，生成一个基因排名列表，表达量越高的基因排名越靠前。 2、接下来对每个基因集中的基因找到它们在每个细胞的基因排名列表中的位置，这些位置则
信用评分卡知道不？就是芝麻分那种东西，自己用机器学习来做一个吧
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Hongri Jia 编译：ronghuaiyang 前戏 对于金融行业的同学来说，风控是目前机器学习落地较成熟的场景之一，而风控中的信用评分卡更是应用广泛，大家都熟知的芝麻分就是信用评分，那信用评分卡究竟是怎么做的呢？我们今天通过一个非常简单的例子来一探究竟！ 信用评分是一个衡量人们信誉度的数字表达。银行通常利用它作为一种支持
AntDesignVue Rate 评分 实现五星好评功能
案例：基本用法 <script setup>import {ref} from "vue";const value = ref()</script><template><div class="p-8 bg-red-300 text-center"><a-rate v-model:value="value"/><a-divider/>{{ value }}</div></template>
lucene的默认评分算法-向量空间模型（Vector Space Model）
在lucene4以前，一直都是使用经典的向量空间模型作为其检索模型，这种方式虽然统一了评分算法，简化了计算，但是带来的问题是很难去调整，一旦向量空间模型不适合，也很难去替换一种更好的算法。 而lucene4则将检索模型与事实上的搜索做了解耦和抽象，并且加入了另外几种检索模型的实现，其中就有经典的BM25。 经典的向量空间模型的理论基础及其在lucene中的应用 向量空间模型
2024怎么选择开放式耳机？五款高评分机型推荐！
还记得我最早接触到不入耳的耳机是在前几年，上课需要一副耳机，我又受不住长时间的戴耳机，那时候如利刃一款蛮贵的开放式耳机，时过境迁现在已随着人们的需求发展至到至今的真无线的开放式蓝牙耳机，我也在这几年之内入手十余款开放式蓝牙耳机，并深度体验过，获得了不少的选购经验和心得。 今天给大家带来的是一篇关于开放式蓝牙耳机的相关内容，和大家聊一聊这类在市面上大家都可能不太会接触到耳机分类。 1、耳
iOS评分功能、APP中打开其他应用程序
1、评分功能 iOS中评分支持功能开发非常简单。 NSString *str = [NSString stringWithFormat:@"itms-apps://itunes.apple.com/cn/app/id%@?mt=8", appid];[[UIApplication sharedApplication] openURL:[NSURL URLWithString
程序内部用户评分链接到AppStore
//评分- (void)score{ NSString *str = [NSString stringWithFormat:@"https://itunes.apple.com/us/app/yao-ling-dang/id=%d?ls=1&mt=8", Config_MyAppID]; [[UIApplication sharedApplication] openURL:[
基于项目的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出电影-用户评分矩阵模型、项目相似度、推荐结果、平均绝对误差MAE）
基于项目的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出电影-用户评分矩阵模型、项目相似度、推荐结果、平均绝对误差MAE） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、movielens数据集。 二、实现过程 1、定义电影-用户评分矩阵。通过二维数组存放电影-用户评分数据，代码如下图： 2、计算电影之间的相似度。采用余弦算法计算电影之间的相似度，代码如下图： 3、定
基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现（附源代码）
基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现 一：基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现步骤 1、构建用户-电影评分矩阵： public Object readFile(String fileName){ List<String> user = new ArrayList<String>(); double[][] weight = new doub
基于用户的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率）
基于用户的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、mahout API、movielens数据集。 二、实现过程 1、定义用户-电影评分矩阵： /** * 用户-电影评分矩阵工具类 */ public class DataMo
如何为你的WindowsPhone应用添加市场评分功能
之前写过几款小游戏，下载玩的人数还不算太少，但是评分很少，平均每240个用户只有一个人给了评分（当然非常感谢给予评分的玩家的鼓励与支持！）。反观目前商店里评分多的游戏，原来他们使用了应用商店中评分的API（太赖皮了）。那么，我们就来学习学习如何为游戏添加一个评分的功能吧。 添加评分功能有两个注意事项： 1.添加评分功能真的是简单得没有节操啊！！！ 2.如何测试。 正题如下：先在项目中
Elasticsearch：基于多个 kNN 字段对文档进行评分
作者：来自 Elastic Madhusudhan Konda 通过具有多个 kNN 字段的最接近的文档对文档进行评分 Elasticsearch 不仅仅是一个词法（文本）搜索引擎。 Elasticsearch 是多功能搜索引擎，除了传统的文本匹配之外，还支持 k 最近邻 (kNN) 搜索以及语义搜索。 Elasticsearch 中的 kNN 搜索主要用于查找多维空间中给定点的 “最近
豆瓣评分9.6！用81个项目带你从Python 3零基础到Python自动化
Python的名字来自超现实主义的英国喜剧团体，而不是来自蛇。Python程序员被亲切地称为Pythonistas。Monty Python和与蛇相关的引用常常出现在Python的指南和文档中。 今天给大家分享的这份手册将从下载安装到编程语法；从案例分析到代码实现；从在线编程到实时反馈；从知识总结到习题解答，一步步的带你深入Python！ 限于文章篇幅原因，只能以截图的形式展示出来，有需要的小
Android -- 跳转应用市场评分
Uri uri = Uri.parse("market://details?id="+getPackageName()); Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_VIEW,uri); intent.addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK); startActivity(intent); 如果还要加上
Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明 一、简单介绍 二、评估指标与评分 1、牢记最终目标 2、二分类指标 1）错误类型 2）不平衡数据集 3）混淆矩阵 4）考虑不确定性 5）准确率-召回率曲线 6）受试者工作特征（ROC）与AUC 3、多分类
lucene4.5源码分析系列：lucene的默认评分算法-向量空间模型（Vector Space Model）
在lucene4以前，一直都是使用经典的向量空间模型作为其检索模型，这种方式虽然统一了评分算法，简化了计算，但是带来的问题是很难去调整，一旦向量空间模型不适合，也很难去替换一种更好的算法。 而lucene4则将检索模型与事实上的搜索做了解耦和抽象，并且加入了另外几种检索模型的实现，其中就有经典的BM25。 经典的向量空间模型的理论基础及其在lucene中的应用 向量空间模型是信息
网络连接评分机制之再谈WIFI与数据切换过程（原）
前面几节介绍了网络评分机制的运行流程，下面我们再次通过案例来梳理一下评分机制在使用过程中的体现。 用户原本在用数据上网，但是如果到了一个有WIFI的环境，并连接上了WIFI，此时用户的手机将会自动断开数据网络，这是如何做到的呢？ 当用户来到WIFI环境时，如果连上了某个WIFI，那么此时的WIFI状态机将会进入L2ConnectedStat
网络连接评分机制之NetworkMonitor（原）
本节介绍一个比较特殊的流程，就是网络可用性对评分的影响。 该影响主要体现在，当一个网络连接建立时，系统将用该连接Ping一个Google的网站来判断该连接是否真的可以上网，如果不可以，那么就会扣掉该网络40分，从而可能导致该网络的评分低于其他网络评分，下面来看详细过程。 一、NetworkMonitor来源 在前面《 网络连接评
网络连接评分机制之NetworkAgent（原）
前面介绍了开机过程中各个网络提供者的初始化过程，其实就是创建自己的NetworkFactory，并将其注册到ConnectivityService。而在介绍NetworkFactory的时候，我们看到该类的官方注释中有这么一句描述： "A NetworkFactory is an entity that creates NetworkAgent objects
网络连接评分机制之NetworkFactory（原）
在开机时，各个提供网络连接的对象需要向ConnectivityService注册自己，并把自己所提供的网络的分值告诉ConnectivityService。 为了ConnectivityService便于统一管理，每一个具备提供网络服务的对象都需要创建一个NetworkFactory的子类对象，并利用该对象注册自己，以及提供自己的分值。 一、Netwo
连接管理的评分机制介绍（原）
在前一节《 Framework中的连接管理机制》中简单介绍了连接管理的大致框架，包括ConnectivityManager、ConnectivityService、NetworkAgent等对象之间的关系以及消息流走向，本节在这些知识的基础上介绍连接管理的核心机制，即连接管理中的评分机制。 Android可以提供数据业务的对象主要有：移动数据网络、WIFI、蓝牙、网线等，这些
亚马逊开店详细教程（6）- 获得商品的评分
1. 为什么要参加 VINE计划 用户在浏览一个新上架的商品时，通常会参照以往买家的对商品的评论，如果你是新全的商品可能没有任何评论信息，这可以会让一部分用户对购买产品有所顾虑，参加亚马逊Vine计划能够帮助新产品快速获得高质量的客户评价，提升产品曝光度和销量，并为产品改进提供宝贵的反馈。尽管有参与费用，但这些投资通常会通过提升的销售和品牌信誉得到回报。如果你的产品符合条件，Vine计划是一个值