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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
userId確實(shí)不該加1,應(yīng)該在后面的int(row['userId'])-1進(jìn)行減一。
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
要是有課件提供就好了。然后一直是說法,PPT字很少,很難做筆記。
筆記自己不會(huì)記?就會(huì)張口就來?

最新回答 / 不會(huì)寫代碼的小郭i
2.0以上版本把代碼改為:optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(1e-4)train = optimizer.minimize(loss)

最新回答 / 慕函數(shù)8562618
# 需要將TensorFlow版本設(shè)置為1.x%tensorflow_version?1.ximport?tensorflow?as?tftf.__version__

最贊回答 / 奕帝傳說_夢(mèng)
summaryMerge=tf.compat.v1.summary.merge_all(); 用這個(gè)https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0 遇到問題用上面的網(wǎng)址一個(gè)個(gè)對(duì)照過來——百度了三個(gè)小時(shí)才解決嗚嗚嗚
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課程須知
掌握python語法,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)同過濾的推薦系統(tǒng)的原理 4、基于用戶的協(xié)同過濾的推薦系統(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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