अपनी मैट्रिक्स को डिकम्पोज़ करना
अब जब आपने अपने डेटा को सेंटर करके और बची हुई खाली वैल्यूज़ को 0 से भरकर तैयार कर लिया है, तो आप अपने डेटा के फैक्टर्स निकाल सकते हैं.
इस अभ्यास में, आप पिछली गतिविधि में बनाए गए user_ratings_centered डेटा को 3 फैक्टर्स में तोड़ेंगे: U, sigma, और Vt.
Uएक मैट्रिक्स है जिसमें हर यूज़र के लिए एक रो होती हैVtमें हर मूवी के लिए एक कॉलम होता हैsigmaवेट्स की एक array है जिसे आपको डायगोनल मैट्रिक्स में बदलना होगा
पिछले लेसन में आपने जो user_ratings_centered बनाया था, वह आपके लिए लोड कर दिया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में रिकमेंडेशन इंजन बनाना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import the required libraries
from scipy.sparse.linalg import ____
import numpy as np
# Decompose the matrix
U, sigma, Vt = ____(user_ratings_centered)