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推薦算法理論與實(shí)踐

陳家棟 全棧工程師
難度中級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 1小時(shí)55分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.57
23人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.4 內(nèi)容實(shí)用
9.7 簡(jiǎn)潔易懂
9.6 邏輯清晰

最贊回答 / 慕粉2244388628
movies_mean = np.sum(rating, axis=1) / np.sum(rating!=0, axis=1)rating -= movies_mean.reshape(-1, 1)

最新回答 / 米開(kāi)朗琪羅哎
兄弟們,報(bào)錯(cuò)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(bào)錯(cuò)。不是下一行的公式問(wèn)題

最新回答 / qq_舊業(yè)_nJPVX0
推薦去看一下項(xiàng)亮的《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》里面很多內(nèi)容,可以解決你的問(wèn)題

已采納回答 / wjqq_qzuser_1258
因?yàn)榈螖?shù)的問(wèn)題,老師跳過(guò)了,你是一直在運(yùn)行

最新回答 / luozeng
公式得慢慢吃透!
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課程須知
掌握python語(yǔ)法,自學(xué)能力強(qiáng)!
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)的原理 2、基于矩陣分解的推薦系統(tǒng)的原理 3、基于商品的協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)的原理 4、基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)的原理 5、構(gòu)建基于矩陣分解的電影推薦系統(tǒng)

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