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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
7 for i in range(m):
8 idx = record[i:] != 0
----> 9 rating_mean[i] = np.mean(rating[i,idx])
10 rating_norm[i,idx] -= rating_mean[i]
11 return rating_norm,rating_mean

IndexError: too many indices for array: array is 2-dimensional, but 3 were indexed
要是有课件提供就好了。然后一直是说法,PPT字很少,很难做笔记。
笔记自己不会记?就会张口就来?

最新回答 / 不会写代码的小郭i
2.0以上版本把代码改为:optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(1e-4)train = optimizer.minimize(loss)

最新回答 / 慕函数8562618
# 需要将TensorFlow版本设置为1.x%tensorflow_version 1.ximport tensorflow as tftf.__version__

最赞回答 / 奕帝传说_梦
summaryMerge=tf.compat.v1.summary.merge_all(); 用这个https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0 遇到问题用上面的网址一个个对照过来——百度了三个小时才解决呜呜呜
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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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