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推荐算法理论与实践

陈家栋 全栈工程师
难度中级
时长 1小时55分
学习人数
综合评分9.57
23人评价 查看评价
9.4 内容实用
9.7 简洁易懂
9.6 逻辑清晰

最赞回答 / 吃麦子的猫
不太懂,前面说内容矩阵X和用户喜好矩阵Theta相乘就是完整的评分表了,我猜测这里加平均分可能是为了让数据好看一点,因为电影类型num_features他直接默认设置的10,当实际的类型远大于10的时候,计算出来的评分值会偏小,我试过,可能只有0.几的评分。所以当找到一个合适的num_features之后不加平均分,出来的值就是正常的,加上平均分反而超过评分的最高值了。他前面评分最高就5分,结果出来5.好几,这不是扯呢么
内容重复了啊??

最新回答 / 吃麦子的猫
解决了,直接用excle修改.csv 文件,用其中rank函数进行对应排序

最新回答 / 慕粉3203730
recall=  用户所需/用户购买总个数
实践证明是需要加1的。上一条评论作废
我感觉老师讲错了。userId应该不需要加1啊

最新回答 / 慕移动9181930
如果你声明在外面的话,没次调用自身函数都会重新把num值变成最初值,所以会影响效果,还是用全局变量比较好大多都是小白来学的,我就觉得老师讲的很详细的。
讲的非常好,强烈推荐
讲的很好,希望老师继续讲解最前沿的推荐算法,比如使用cnn以及rnn实现的推荐系统

最新回答 / 米开朗琪罗哎
兄弟们,报错的是
 rating_mean[i] = np.mean(rating[i, idx])
这一行代码的np.mean(rating[i, idx]) 部分,索引报错。不是下一行的公式问题
神他妈按照数学公式来讲,你当上数学课啊,你的听众是程序员,退一万步讲,上numpy的代码也比上也一串数学公式好啊。。

最新回答 / 慕标1955955
这个错误应该是显示在cmd中的吧。
课程须知
掌握python语法,自学能力强!
老师告诉你能学到什么?
1、基于内容的推荐系统的原理 2、基于矩阵分解的推荐系统的原理 3、基于商品的协同过滤的推荐系统的原理 4、基于用户的协同过滤的推荐系统的原理 5、构建基于矩阵分解的电影推荐系统

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