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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
https://blog.csdn.net/qq_41808387/article/details/104942820笔记整理,不当之处还望海涵指正!
虽然是免费课,但是老师这样讲也不太好吧, 前面说的各种矩阵就是提了下,没说怎么求,代价函数的字母表示 也有歧义
tensorflowV2 对api有一些改进
adamOptimizer -> https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/31502
random_noraml -> uniform
内容推荐部分,j用户喜好乘以i电影内容减去j用户对i电影的真实评分才是损失吧 怎么说的是i用户对j电影的评分
讲得超好,比那些模糊的协同过滤讲得明白。
在数据处理的时候加点注释会更好

最新回答 / 慕田峪8497041
我把整个过程迭代了10000次   num_feature设置为100    最后errors确实随着迭代次数减少 但是每次对同一个用户的推荐结果还是完全不一样?

最赞回答 / 吃麦子的猫
不太懂,前面说内容矩阵X和用户喜好矩阵Theta相乘就是完整的评分表了,我猜测这里加平均分可能是为了让数据好看一点,因为电影类型num_features他直接默认设置的10,当实际的类型远大于10的时候,计算出来的评分值会偏小,我试过,可能只有0.几的评分。所以当找到一个合适的num_features之后不加平均分,出来的值就是正常的,加上平均分反而超过评分的最高值了。他前面评分最高就5分,结果出来5.好几,这不是扯呢么
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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