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為啥會這樣的,每次構建好的評分表都不一樣嗎
2019-05-25
源自:推薦算法理論與實踐 3-4
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我把整個過程迭代了10000次? ?num_feature設置為100? ? 最后errors確實隨著迭代次數減少 但是每次對同一個用戶的推薦結果還是完全不一樣?
我認為訓練之前,矩陣是有random過的,這就導致訓練的起點不同,那么當你沒有迭代足夠多次數時,得到的結果會有差距。
多迭代幾輪,這種情況應該會好一點。
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想要了解商品推薦背后的原理嗎,課程將手把手帶你做一個推薦系統!
1 回答求電影推薦系統數據集~!
2 回答u 也同樣 v
1 回答為什么最后推薦的電影的評分最后會超過5分
1 回答那如果用戶ID過大,怎么來標識呢?
2 回答i和j到底哪個是電影哪個是用戶
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2020-08-04
我把整個過程迭代了10000次? ?num_feature設置為100? ? 最后errors確實隨著迭代次數減少 但是每次對同一個用戶的推薦結果還是完全不一樣?
2020-02-17
我認為訓練之前,矩陣是有random過的,這就導致訓練的起點不同,那么當你沒有迭代足夠多次數時,得到的結果會有差距。
多迭代幾輪,這種情況應該會好一點。