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해결됨Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능
best-seller 정확도 측정
'추천시스템의 정확도 측정' best-seller방식으로 구한 예측값의 RMSE를 계산하는 부분에 질문이 있습니다. y_pred = movie_mean[ratings.loc[user]['movie_id']] 이렇게 하면, User가 본 영화의 전체 평점이 예측값으로 나오는데요. '특정 영화의 User의 평점 - 전체 평점평균' 에 대한 RMSE를 구하는 것이여서 Best-Seller 방식과는 관계없는 것 아닌가요? 알고리즘이 어떤 영화에대한 평균이 어떤 의미인지 잘 이해가 안되요. Best-seller방식이라면 상위 한 개를 뽑는거여서 추천방식이 'Star Kid' 영화만 y_pred로 들어가야하지 않나요?
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pdf 말고 강의자료가 또 있나요...?
pdf로 ppt 강의자료는 다운로드 받았는데 혹시 코드 관련 자료는 어디서 다운로드 받을 수 있나요?
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정규화 부분 수식 질문
안녕하세요, 강의 SGD를 사용한 MF알고리즘 - 6:40 의 우측 상단 정규화텀 부분에서 행렬 제곱(?) 수식의 의미를 잘 모르겠습니다. 해당 행렬의 모든 원소의 제곱합인가요..?
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3.4 이웃을 고려한 CF 부터 에러가 나며 실행이 되지 않습니다.
해당 코드는 강의 3.6 사용자의 평가 경향을 고려한 CF 의 조각인데요, RMSE() 실행하는 과정에서 타입 에러가 납니다. 1. 함수에 들어온 y_true 와 y_pred 를 각각 출력해 보니 y_pred 의 값이 모두 None 인 것으로 확인됩니다. 2. RMSE 를 호출하는 score() function 에서의 y_pred 를 출력 해 보니 다음과 같은 결과가 나오는데, y_pred 에 값을 할당하는 부분을 어떻게 수정해야 할지, 혹은 어떤 부분을 더 디버깅 해봐야 할지 궁금합니다.
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데이터 읽기 과정에서 빈 파일이 불러집니다
안녕하세요, 데이터 읽기 과정에서 문제가 발생해서 질문 드립니다. 거친코딩님께서 말씀하신대로 해당 디렉토리에 파일을 저장한 후, 강의의 코드를 모두 그대로 적었지만 빈 Dataframe이 불러지는 것 같습니다. 해당 문제를 어떻게 해결할 수있을까요? 감사합니다.
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5장의 surprise 모듈 사용 시 에러가 발생합니다.
import numpy as np from surprise import BaselineOnly, KNNWithMeans, SVD, SVDpp, Dataset, accuracy, Reader from surprise import Dataset from surprise.model_selection import cross_validate, train_test_split data = Dataset.load_builtin(u'ml-100k') 와 같이 입력하면 Dataset ml-100k could not be found. Do you want to download it? [Y/n] --------------------------------------------------------------------------- EOFError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-e59d9e9bee92> in <module>() 5 from surprise.model_selection import cross_validate, train_test_split 6 ----> 7 data = Dataset.load_builtin(u'ml-100k') /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/surprise/dataset.py in load_builtin(cls, name, prompt) 87 print('Dataset ' + name + ' could not be found. Do you want ' 88 'to download it? [Y/n] ', end='') ---> 89 choice = input().lower() 90 91 if choice in ['yes', 'y', '', 'omg this is so nice of you!!']: EOFError: EOF when reading a line와 같이 에러가 발생하는데 원인을 알 수 있을까요?
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딥러닝 추천시스템에 변수 추가
안녕하세요! 강의를 참고하여 공부하는 도중에 질문이 생겨 남깁니다. 딥러닝으로 구현한 추천시스템에 변수 하나씩 추가 하는 방법 말고 수십개의 변수를 한번에 넣어서는 만들지 못하는건가요? 고객의 어떠한 특성과 상품의 특성 같은 변수를 여러가지 추가하고 싶은데 강의 내용대로 하나씩 레이어를 만들어야하는지 궁금합니다!
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Full matrix를 사용자 데이터와 merge 하는 것과 gender기준 추천 모델에서 실제 추천을 받는 방법 질문 입니다.
데이터에 실제 데이터를 투입하여 실습을 하는 중 궁금한 점이 생겨 질물 드립니다. 1. Full matrix를 사용자 데이터와 merge 하는 과정에서 Merge가 되지 않는 오류가 발생했습니다. 데이터는 아래와 같습니다. 2. gender기준 추천 모델에서 정확도만 계산했는데 남성 혹은 여성에게 적합한 영화를 추천을 받기위해서는 어떠한 코드를 입력해야 하는지 궁금합니다.
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소스코드는 어디서 받아 볼 수 있나요?
소스코드 공유가 되지 않은거 같아서요