推荐算法理论与实践_技术问答

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构建模型的地方有错误！！！！

最赞回答 / 慕粉2244388628

movies_mean = np.sum(rating, axis=1) / np.sum(rating!=0, axis=1)rating -= movies_mean.reshape(-1, 1)

2 回答 1108 浏览 3-2 -电影推荐系统-构建模型

2018-12-16

rating_norm中的问题

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

5 回答 1412 浏览 3-2 -电影推荐系统-构建模型

2018-11-27

数据显示报错

最新回答 / 慕标1955955

这个错误应该是显示在cmd中的吧。

1 回答 1110 浏览 3-3 -电影推荐系统-模型训练与评估

2018-10-18

关于代价值查看的问题

+ 我来回答回答最高可+2积分

0 回答 967 浏览 3-3 -电影推荐系统-模型训练与评估

2018-10-12

后期查看问题

最新回答 / qq_旧业_nJPVX0

推荐去看一下项亮的《推荐系统实践》里面很多内容，可以解决你的问题

1 回答 1184 浏览 3-3 -电影推荐系统-模型训练与评估

2018-09-14

这个结果的误差怎么这么大啊

+ 我来回答回答最高可+2积分

0 回答 836 浏览

2018-08-27

u 也同样 v

+ 我来回答回答最高可+2积分

2 回答 958 浏览 2-4 -基于item的协同过滤和基于用户的协同过滤

2018-08-13

i和j到底哪个是电影哪个是用户

已采纳回答 / 宝慕林4453330

i是电影；j是用户

2 回答 1219 浏览 2-2 -基于内容的推荐系统

2018-07-20

errors

已采纳回答 / wjqq_qzuser_1258

因为迭代次数的问题，老师跳过了，你是一直在运行

1 回答 1263 浏览 3-3 -电影推荐系统-模型训练与评估

2018-06-29

为什么我到这里的时候会出错？可以帮我查看一下是什么原因吗？

最赞回答 / qq_最美的不是下雨天_lqvIPR

ratings = np.zeros((movieNo,userNo))而不是ratings = np.zeros(movieNo,userNo)

4 回答 712 浏览 3-1 -电影推荐系统-数据收集与准备

2018-06-24

理论知识不错学的来

最新回答 / qq_哆啦B梦_4

确实是

1 回答 1138 浏览 2-1 -电影推荐系统原理

2018-05-23

这门课程很有意思

最新回答 / weibo_借我时间_0

is very good!

1 回答 1217 浏览 1-1 课程介绍

2018-05-17

123

最新回答 / 聪聪不匆匆

456

1 回答 998 浏览 3-1 -电影推荐系统-数据收集与准备

2018-05-17

公式能不能举个例子计算一下，干讲很难理解。

最新回答 / qq_旧业_nJPVX0

公式其实只要理解到老师讲解的程度就可以了

2 回答 1160 浏览 2-4 -基于item的协同过滤和基于用户的协同过滤

2018-05-07

这节课好学么

最新回答 / luozeng

公式得慢慢吃透！

1 回答 1017 浏览 1-1 课程介绍

2018-05-07

开始学习

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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