其实数学建模这个事情费力不讨好，相反数据挖掘这个近亲在海量的数据里面寻找一种范式，更关键的是相关的比赛还能赚钱（数学建模除了几个大比赛，很多时候就是贴钱）。我要改变这种现状（太穷了），打比赛赚钱。
但是数据分析这个行当，如一片浩瀚的大海，前路漫漫怎么走，是个问题，我一个朋友是学的大数据专业，日常也分享一些题目，比如最近几天在文本分析里面浮沉。。。
寻寻觅觅，就为做作业
标配，我有个朋友
我找了一本感觉还不错的书，开始学习之旅，我的文章可能最大的特点就是给出算法实现，
本篇文章的参考书是这个，封面值得一看
作者受着禅宗的影响
书的前沿给了这样一句话，我查也没有查到什么，但是大概可以知道，知识其实是一种囚牢，禁锢着思想。
一开始很自然的说，以前的选择少，所以很轻易的就会获得个性化的定制。
视角到了现代，其实推荐是一种选择
数据挖掘就是一种模式的发现过程，这么多数据可以推断什么？这也是要回答的问题。
首先讲了协同过滤：
最近的demo就是亚马逊的图书推荐，买过这本书的人还买过什么？
任务变成了两个，第一个是找到相似的用户。这里略去了很多的话，直接放原理。
x，y轴了两本书的打分，这里计算了最简单的曼哈顿距离
算量很小的距离计算，但是这个距离可以说的内容不是很多
我们要使用两点间的距离，勾股
其实这两个算法有毛病，对缺失值不知所措。
我们将上面的算法一般化，害，这个M距离让我想起了我的多元统计老师。其实对于对于一个数学上面的算法，其实我们是很期盼找到一个递推公式，这样就很方便的用编程语言来描述这个算法。
r=1的时候会退化成曼哈顿距离
再努力一点会变成欧式距离
针对上式我们也可以给出这样的结论，因为他是累加了误差和
我们来思考一下，使用Python怎么写这些距离的算法。其中自带的字典或者也叫关联数组（哈希表）是个不错的选择。
可能有点乱
我们看这样的一个条目，一个键，一个值为字典的字典。
你可以验证这个工作
我们来写一个简单的曼哈顿距离的算法，输入参数为两个字典
为了装逼（其实是为了弥补Py是动态语言的毛病）可以加上注解，一开始写初始化的代码，距离=0，然后写一个bool变量来说明要不要把距离打印，遍历时从key开始，内外两层剥离。
运算就简单了取值来计算，下面的代码进行后处理。这样的写法也值得说一下，你的值算出来了，接着要怎么办？
接下里寻找最近用户的函数：
传入的是要计算的用户名字，以及一堆要找的数据。因为要给出一个数据的排序，所以这里就先搞一个容器。接着开始遍历，下面if是要确保不计算出一个距离为0的出来，因为自己的距离就是0 。接下来调用上面的函数，将计算的东西放到我们的容器里面。在输出的阶段，先排序再输出。
接着集成一下，不过其中需要一些测试：
比如这个
这样才能取到我们需要的东西
拿到用户没有评级的乐队，接着在字典里面把值取出来，然后把每一个用户的打分也取出来。
开始两层循环，如果不是就是写进去，最后输出的时候使用了lambda（自己给的筛选要求）来进一步给出答案。
也就是这一句
lambda和普通的函数相比，就是省去了函数名称而已，同时这样的匿名函数，又不能共享在别的地方调用。
其实说的没错，lambda在Python这种动态的语言中确实没有起到什么惊天动地的作用，因为有很多别的方法能够代替lambda。
1. 使用Python写一些执行脚本时，使用lambda可以省去定义函数的过程，让代码更加精简。
2. 对于一些抽象的，不会别的地方再复用的函数，有时候给函数起个名字也是个难题，使用lambda不需要考虑命名的问题。
3. 使用lambda在某些时候让代码更容易理解。
写了一堆代码说了啥？其实是两个人，A对乐队有5个评分，B对乐队有4个评分，那你给B推荐的时候，就需要找到AB之间口味最近的。
在原著里面这个地方有一些讨论，但是我又不知道怎么说，自己看吧。
用户对东西的评价行为有很大的差异
就好像是这样的，你说怎么办？
这里使用皮尔逊相关系数，计算其相关性。
上面是几种一致性的图线
这个系数其实就是最小二乘法的算法的系数（可能不是，但是看着好像）。
数学老师的解答
数学哇
我们把它变形一下
虽然看着复杂（对，不是真的难算），还有就是它太灵敏了，给点数值就浪的不行。但是在实现的时候好一些，单遍扫描一次过。
算法的实现过程
因为使用编程所以循环和求和天然的方便，你可以直接把分子求出来
左到右，x，y循环的取出值来计算
在分母不为0的情况下，计算比值
看看我们的分母
在计算相似度的时候，我们不想计算共同的0，事实上，我们研究的很多东西都是稀疏的。
yes
总结一下：
- 假如数据受分数贬值，也就是说用户在一个判定的范围内，这个评判的标准不一样，一个是1-5，一个是4-5，那么我们就要考虑使用皮尔逊相关系数。
- 如果数据稠密，而且0值少，且属性值很重要的情况下，使用欧式和曼哈顿距离
- 数据稀疏就使用COS计算距离。
其实我现在就想撤，但是还想写一些K近邻的内容。因为我们使用单一的数据来源进行推荐的时候其实会有失偏颇，就是会把自己的小怪癖给别人，那怎么办？我们使用多个数据来源来改善这种傻逼现象。
也就是把我们的皮尔逊系数加起来作比，这样就可以算出来一个就像贡献度一样的东西，使用这个推荐。
