推荐算法理论与实践_技术问答

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为什么我输入127.0.0.1：6006访问失败啊

最新回答 / AI小助手

更新到最新版本的 Microsoft Visual C++

1 回答 1456 浏览 3-3 -电影推荐系统-模型训练与评估

2020-04-02

关于代码~

+ 我来回答回答最高可+2积分

0 回答 1366 浏览 3-1 -电影推荐系统-数据收集与准备

2020-03-19

求电影推荐系统数据集~！

最新回答 / 慕梦前来

网速慢？那就用热点呀

1 回答 1101 浏览 3-1 -电影推荐系统-数据收集与准备

2020-03-10

module 'tensorflow' has no attribute 'random_normal

最赞回答 / qq_慕丝1076907

版本问题在2.x 版本中应为 tf.random.normal

1 回答 2452 浏览 3-2 -电影推荐系统-构建模型

2020-02-20

关于normalize函数record[i,:] != 0

最新回答 / qq_三斤_0

<...code...>

1 回答 1420 浏览 3-2 -电影推荐系统-构建模型

2020-02-07

用户相似度公式写错了，分母中的第二个根号u∈U应为i∈I

+ 我来回答回答最高可+2积分

0 回答 1073 浏览 2-4 -基于item的协同过滤和基于用户的协同过滤

2019-06-06

对同一用户推荐信息每次都不同的问题

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?

2 回答 1266 浏览 3-4 -构建完整的电影推荐系统

2019-05-25

predicts = np.dot(Current_X_parameters, Current_Theta_parameters.T) + rating_mean

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

4 回答 1160 浏览 3-3 -电影推荐系统-模型训练与评估

2019-05-05