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推薦算法理論與實踐

陳家棟 全棧工程師
難度中級
時長 1小時55分
學習人數
綜合評分9.57
23人評價 查看評價
9.4 內容實用
9.7 簡潔易懂
9.6 邏輯清晰
userId確實不該加1,應該在后面的int(row['userId'])-1進行減一。
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。
筆記自己不會記?就會張口就來?

最新回答 / 不會寫代碼的小郭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8562618
# 需要將TensorFlow版本設置為1.x%tensorflow_version?1.ximport?tensorflow?as?tftf.__version__

最贊回答 / 奕帝傳說_夢
summaryMerge=tf.compat.v1.summary.merge_all(); 用這個https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FLFJLzg7WNP6JHODX5q8BDgptKafq_slHpnHVbJIteQ/edit#gid=0 遇到問題用上面的網址一個個對照過來——百度了三個小時才解決嗚嗚嗚
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1、基于內容的推薦系統的原理 2、基于矩陣分解的推薦系統的原理 3、基于商品的協同過濾的推薦系統的原理 4、基于用戶的協同過濾的推薦系統的原理 5、構建基于矩陣分解的電影推薦系統

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