机器学习作业 8：异常检测和推荐系统的实用指南

在机器学习的广阔领域中，异常检测和推荐系统构成了至关重要的基石，广泛应用于现代技术场景。吴恩达教授的机器学习作业 8 为探索这些概念提供了绝佳机会，我们将深入探究这些算法的内在机制，并将其运用到实际问题中。

异常检测：网络服务器故障诊断

异常检测旨在识别偏离正常模式的数据点或事件，其应用范围从网络安全到金融欺诈检测不一而足。在本实验中，我们将专注于网络服务器故障检测。

我们将使用隔离森林算法，这是一种强大的非监督式算法，可以有效地检测多维数据集中的异常值。通过训练算法使用正常服务器行为的数据，我们可以建立一个模型，用于识别偏离该行为的异常服务器。

推荐系统：协同过滤的魅力

推荐系统在我们的数字生活中无处不在，从流媒体平台到电子商务网站。这些系统利用协同过滤，一种基于用户行为模式的技术，来个性化用户体验。

我们将实现用户-用户协同过滤，其中用户对项目的评分被用于创建相似性度量。这些度量用于生成针对每个用户的个性化推荐列表。

技术指南：Python 实施

对于这两个实验，我们将使用 Python 作为我们的编程语言。我们将利用 scikit-learn 和 pandas 等强大库，为我们的算法提供高效的实现。

具体步骤：

异常检测：

1. 从网络服务器收集数据，包括资源使用、响应时间和其他指标。
2. 使用隔离森林算法训练模型。
3. 将模型应用于新数据以检测故障服务器。

推荐系统：

1. 从用户对项目的评分中收集数据。
2. 计算用户-用户相似性度量。
3. 使用相似性度量为每个用户生成个性化推荐。

示例代码：

异常检测：

from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 训练模型
model = IsolationForest()
model.fit(normal_data)

# 预测异常值
predictions = model.predict(new_data)

推荐系统：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 计算用户-用户相似性
similarity_matrix = cosine_similarity(user_ratings)

# 生成推荐
recommendations = [item for item in sorted(item_ratings, key=lambda x: x[1], reverse=True)]

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