Geek's grumble

一個推薦系統的好壞可從兩個角度來評估，不僅只考慮推薦的準確度，還需要考慮推薦的訊息量

，也就是取決於推薦系統的準確率與覆蓋率，但往往這兩項指標很難兼顧，因此如何提升推薦系

統準確率與覆蓋率，是推薦系統所重視的。

評估推薦系統正確性，也就是計算推薦系統的預測與消費者行為的誤差有多大，誤差愈小，推薦

系統的精準度愈高。評估系統大致可分為下列幾大類：預測準確度的度量方法，像是

Mean Absolute Error(MAE)；分類的準確度的方法，像是準確率(Precision)、回收率(Recall)

、 F1-measure和 ROC。

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給選修產經一A、B的同學們：

以下連結為這學期作業與上機考成績

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給選修會計一A的同學們:

以下連結為實習課成績

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Dear all:

剛有收到建州學長寄來的信

他要我在週三晚上前將各位的成績傳送給他

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給選修產經一A、B的同學們：

以下連結為這學期所有作業的成績

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給選修大傳資傳資概的同學們：

以下連結為考古題

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Dear all:

以下內容為RFM 補充

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Dear all:

以下為Pho­to­shop去背教學影片與練習範例

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Dear all:

以下為Pho­to­shop教學影片與練習範例

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這是這學期第六個作業

相關內容如下：

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