最新回答 / 慕田峪8497041
我把整個過程迭代了10000次? ?num_feature設置為100? ? 最后errors確實隨著迭代次數(shù)減少 但是每次對同一個用戶的推薦結(jié)果還是完全不一樣?
2019-05-25
最贊回答 / 吃麥子的貓
不太懂，前面說內(nèi)容矩陣X和用戶喜好矩陣Theta相乘就是完整的評分表了，我猜測這里加平均分可能是為了讓數(shù)據(jù)好看一點，因為電影類型num_features他直接默認設置的10，當實際的類型遠大于10的時候，計算出來的評分值會偏小，我試過，可能只有0.幾的評分。所以當找到一個合適的num_features之后不加平均分，出來的值就是正常的，加上平均分反而超過評分的最高值了。他前面評分最高就5分，結(jié)果出來5.好幾，這不是扯呢么
2019-05-05
最新回答 / 慕移動9181930
如果你聲明在外面的話，沒次調(diào)用自身函數(shù)都會重新把num值變成最初值，所以會影響效果，還是用全局變量比較好大多都是小白來學的，我就覺得老師講的很詳細的。
2018-12-16
最新回答 / 米開朗琪羅哎
兄弟們，報錯的是
?rating_mean[i]?=?np.mean(rating[i,?idx])這一行代碼的np.mean(rating[i, idx]) 部分，索引報錯。不是下一行的公式問題
2018-11-27
神他媽按照數(shù)學公式來講，你當上數(shù)學課啊，你的聽眾是程序員，退一萬步講，上numpy的代碼也比上也一串數(shù)學公式好啊。。
2018-11-08