Die Matrix neu berechnen
Jetzt, da du deine drei Faktormatrizen hast, kannst du sie wieder miteinander multiplizieren, um vollständige Bewertungsdaten ohne fehlende Werte zu erhalten.
In dieser Übung verwendest du die Skalarprodukt-Funktion von numpy, um zuerst U und sigma zu multiplizieren und anschließend das Ergebnis mit Vt.
Danach kannst du die durchschnittlichen Bewertungen jeder Zeile addieren, um zu deinen endgültigen Bewertungen zu gelangen.
U, sigma, Vt, avg_ratings und user_ratings_df aus der vorherigen Übung wurden für dich geladen. Außerdem wurde numpy als np importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Recommendation Engines mit Python entwickeln
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Dot product of U and sigma
U_sigma = np.____(____, ____)