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rating_norm那行是否應(yīng)該是rating_norm[i,idx] = rating[i,idx]-rating_mean[i]?
2018-11-27
源自:推薦算法理論與實(shí)踐 3-2
正在回答
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題
重放了好多遍都沒明白,可就是沒點(diǎn)開評(píng)論看看,原來我不是一個(gè)人, - 0.1days
rating_norm[i,idx] = rating[i,idx]-rating_mean[i]? ?我覺得原文說的“縮減成同一范圍”不太對(duì),應(yīng)該是消除不同用戶的評(píng)分差異,比如有的用戶評(píng)分偏高,有的用戶評(píng)分偏低,這樣處理可以避免這樣的情況。
米開朗琪羅哎
是的 只是作者那樣寫不出錯(cuò)而已,但是結(jié)果沒有意義
吃麥子的貓
吃麥子的貓 回復(fù) 吃麥子的貓
嗯,是的
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1 回答原始評(píng)分rating_norm[i,idx]為啥都是零呢
1 回答TensorFlow版本問題
1 回答后期查看問題
1 回答應(yīng)該TensorFlow的版本問題,但是不知道怎么改
2 回答可能是TensorFlow的版本問題,但是實(shí)在不會(huì)改了
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2021-05-13
兄弟們,報(bào)錯(cuò)的是
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題
2019-11-19
重放了好多遍都沒明白,可就是沒點(diǎn)開評(píng)論看看,原來我不是一個(gè)人, - 0.1days
2019-07-30
rating_norm[i,idx] = rating[i,idx]-rating_mean[i]? ?我覺得原文說的“縮減成同一范圍”不太對(duì),應(yīng)該是消除不同用戶的評(píng)分差異,比如有的用戶評(píng)分偏高,有的用戶評(píng)分偏低,這樣處理可以避免這樣的情況。
2019-04-24
是的 只是作者那樣寫不出錯(cuò)而已,但是結(jié)果沒有意義
2019-04-07
嗯,是的