在机器学习中常用到各种距离或者相似度，今天在看美团推荐系统重排序的文章时看到了loglikelihood ratio 相似度,特总结起来。以后有时间再把常用的相似度或者距离梳理到一篇文章。 背景： 记录loglikelihood ratio 相似度概念 总结： 在mahout中，loglik
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2016-12-22 20:58:00
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asreml中，用于比较模型的LRT检验，会给出P值，但是这只能表示两个模型达到显著与否，而不能表示哪个模型优秀。常用的参数有AIC，BIC，loglikelihood，本篇介绍一下这几个参数的含义，以及是如何计，它建立在熵的概念上，提供了权衡估计模型复杂度和拟合数据优良性的标准。通常情况下，AIC定义为：AIC=−2
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2022-02-16 17:09:44
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One of the most fundamental concepts of modern statistics is that of likelihood. In each of the discrete random variables we have considered thus far,
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2016-03-01 18:53:00
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Hadoop 执行脚本
hadoop jar mahout-examples-0.9-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob --input /sanbox/movie/10M.txt --output /sanbox/movie/r -s SIMILARITY_LOGLIKELIHOOD
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2021-07-07 11:04:58
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Hadoop 执行脚本hadoop jar mahout-examples-0.9-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob --input /sanbox/movie/10M.txt --output /sanbox/movie/r -s SIMILARITY_LOGLIKELIHOOD参数说明：–inp...
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2022-03-24 09:50:14
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